NVIDIA 英伟达 2020实习岗位 重磅来袭

又是一年校招季的结束，当2020届的同学已经找到心仪工作的同时，2021届的同学们是否也蠢蠢欲动，想要一试拳脚呢？

NVIDIA英伟达2020实习季给你这个舞台，让你提前感受一下公司的氛围和实习的乐趣。表现优秀的同学有转正机会哦。

实习开放岗位及具体要求如下，地点：上海

1. Full chip verification – RTL

• 在RTL上跑测试用例，并调试出现的错误

• 面向2021/2022届毕业生

• 每周最少实习4天 最少实习6个月

2. GPU运算单元体系结构平台/工具设计实习生

• GPU运算单元（TPC/SM）体系结构平台C++模型开发与调试，工具/流程设计

• 面向2021届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习4个月

• 接受暑期实习 （七月-八月）

3. GPU Graphics Performance Architecture

• 研究如何提高GPU运行实时图形应用程序的性能，重点是使用光线追踪技术的游戏

• 面向2020届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习5个月

• 接受暑期实习 （七月-八月）

4. Deep Learning Performance Architect

• 优化深度学习软件及硬件栈的性能及开发核心软件栈

• 面向2020届毕业生

• 每周最少实习3天 累计时间不少于3个月

5. C++ Graphics

• 研发GPU application全栈分析工具，助力次世代GPU设计

• 面向2021/2022届毕业生

• 每周最少实习3天 累计时间不少于5个月

6. DFT 实习生

• 负责芯片可测试性设计的实现和验证 维护DFT测试设计流程 （需要有良好的Verilog和ASIC设计基础知识）

• 面向2021届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习3个月

• 接受暑期实习 （七月-八月）

7. 物理设计实习工程师 （上海/北京）

• 涉及物理设计实现的方方面面（布局、布线、时钟、时序、功耗、信号完整性、DFM等等）；研究物理设计流程的自动化、回归测试，研制创新工具以满足设计需求

• 每周最少实习3天 最少实习2个月

• 接受暑期实习 （七月-八月）

8. System-ASIC Design and Verification

• 完善IP设计验证工作流程

• 面向2021届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 累计时间不少于3个月

• 接受暑期实习 （七月-八月）

9. RISC-V实习生

• 参与RISCV 处理器的验证流程，包括测试环境的开发，测试计划的制定与实施; RISC-V 向量指令集的性能和与应用研究。负责向量指令建模和基准测试

• 面向2021/2022届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习6个月

10. 自动化工具开发实习生

• 开发自动化工具用以帮助数字逻辑设计团队提高工作效率

• 面向2021/2022届毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习3个月

• 接受暑期实习（七月-八月）

• 芯片(pre-silicon)的功耗分析功耗优化等等

• 面向2021届毕业生

• 每周最少实习2天 最少实习12个月

• 接受暑期实习（七月-八月）

• 基于FPGA的高速时分复用片间传输协议设计与实现

• 基于FPGA/EMU的PCIE GEN3及DDR4仿真平台的设计与实现

• 基于EMU Palladium的下一代仿真平台架构设计与实现

• 基于UVM，对FPAG/EMU 的RTL设计进行验证

• 面向2021/2022届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习6个月

• 接受暑期实习（七月-八月）

• 熟悉常见深度学习网络或者机器学习算法

• 有并行计算CUDA相关编程经验

• 面向2021/2022届硕士以上毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习6个月

• ASIC-PD团队主要负责门级网表的生成和分区，各阶段形式验证，网表质量检查和网表核签

• 芯片所有工作模式所有层级的时序约束定义，时序收敛和核签

• 相关领域的方法学研究

• 面向2021届硕士毕业生

• 每周最少实习3天 最少实习3个月

• 接受暑期实习（七月-八月）

如果对以上实习职位感兴趣的话可以直接投递简历至sbai@nvidia.com，注意：邮件正文请注明可以实习的月份（例如，2/2020-7/2020）以及感兴趣的岗位（可选多个，按先后顺利推荐）

公司介绍：

NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）是全球人工智能计算公司中的领导者。公司创立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。Jensen Huang (黄仁勋) 是创始人兼首席执行官。在《麻省理工科技评论》（MIIT Technology Review）评出的2017年“全球最聪明的50家公司”榜单中，NVIDIA排名第一。在市场研究顾问公司Compass Intelligence 2018年发布的全球前24家人工智能(AI)芯片供应商排名表中，NVIDIA位居榜首，其后依次为英特尔（Intel），IBM，谷歌（Google）和苹果（Apple）。

2006年，NVIDIA所开发的CUDA编程模型和Tesla GPU平台让通用型计算拥有了GPU并行处理的能力。这极大地加速了高性能计算领域，例如航空航天、生命科学研究、机械和流体模拟以及能源勘探等领域最需要的应用。如今，GPU正助力于全世界范围内运行速度最快的超级计算机。

游戏玩家选择使用NVIDIA GPU来享受沉浸式的、影片级的虚拟世界。GPU还支持世界上增长速度最快的体育运动——电子竞技，该竞技项目吸引不计其数的玩家观看顶级品质的游戏。超过一亿人参与GPU支持的多人在线战术竞技游戏（MOBA）。

科研人员使用NVIDIA GPU来加速大批重要应用，小到病毒模拟，大到探索宇宙的起源。在超过500个应用（包括15款顶尖HPC应用）的支持下，NVIDIA GPU实现了一些最有前景的领域的发现，从天气预报到材料科学，到风洞模拟和基因组学。在荣获2017年诺贝尔奖的两大物理和化学发现中， NVIDIA GPU也功不可没，发挥了重要的助推作用。

世界领先的云服务提供商使用NVIDIA GPU来实现、加速或丰富他们提供给数十亿最终用户的服务，包括搜索、社交网络、在线购物、视频直播、翻译、人工智能助手、导航以及云计算等。

数量迅猛增长的企业和初创公司使用NVIDIA GPU来助力自放射学到精细农业等各个领域的深度学习，这些深度学习能够实现，甚至在某些情况下超越人类的感知能力。例如，交通运输业正通过NVIDIA GPU和人工智能来实现自动驾驶（AV），已经有超过320家公司和组织利用NVIDIA的DRIVE自动驾驶平台进行自动驾驶领域的研发。

专业设计人员使用NVIDIA GPU创造电影里的视觉效果，使用NVIDIA GPU设计涵盖软饮料瓶到商用飞机的各种产品

中国市场是NVIDIA最重要的市场之一。NVIDIA的游戏、智能驾驶、数据中心等各项主营业务，在中国市场都有全面的覆盖。

2019年，英伟达半导体科技（上海）有限公司被认定为跨国公司地区总部，将进一步增加NVIDIA在中国市场的知名度和影响力，帮助NVIDIA更有效地与中国厂商开展合作，更好地满足中国市场对NVIDIA产品的需求。