岗位职责：
1.深入了解NVIDIA自动驾驶软件栈中的行为预测、规划、控制等核心模块的逻辑架构和代码实现。
2.与全球多个团队密切合作，深入分析、定位、解决在仿真环境和中国路测过程中发现的有关行为预测、规划、控制算法模块的问题。
3.与我们分布在全球的团队合作，增强软件架构、设计和构建强大的系统。
4.通过详细分析、模拟、车载测试和对现有产品进行基准测试来定义和验证产品要求。
岗位要求：
1.计算机科学、汽车工程、电气工程或相关工程领域的学士、硕士、博士。
2.参与过自动驾驶汽车或机器人系统中决策规划、控制等模块的开发或验证。
3.对编程和调试技术有深入的了解，尤其是对于并行和分布式架构。
4.出色的C++编程和调试技能，熟悉Linux、QNX操作系统。
5.良好的英语口语和交流能力，能够在跨国多团队合作环境下推进项目进展。
加分项：
1.3年以上自动驾驶或机器人领域的行为预测、运动规划、路径规划的算法开发和集成经验。
2.熟悉控制系统设计和规划算法，例如：经典反馈控制器、最优控制、占用网格、Dijkstra、A*、RRT等。
3.掌握常见的数值优化算法(最速下降法、凸优化、二次规划等)。
NVIDIA GPU 定义了 现代计算机图形技术
GPU 将实时可编程着色技术变为现实，为艺术家提供无限的调色板，供其挥洒创意。之后，我们一直引领着视觉计算领域的发展。
GEFORCE 游戏型 PC - 全球超大的 游戏平台
计算机游戏业的产值高达 1000 亿美元， 是全球超级大的娱乐产业。在这个拥有 1 亿游戏玩家的产业中，超级大的平台就是 NVIDIA GeForce。GeForce® GTX GPU 和 GeForce Experience™ 应用程序将 日常用的 PC 改造为性能强大的游戏机。
NVIDIA GPU 彻底改变了计算领域
2006 年，我们开发出 CUDA 编程模型和 Tesla GPU 平台，将 GPU 的并行处理功能开放给通用型计算使用。从此诞生了一种很有效的新型计算方法。如今，高性能计算 (HPC) 和数据中心纷纷选择极其普遍、方便且节能的 GPU 计算作为发展道路。美国和欧洲非常快速的超级计算机，以及重要科研领域时常出现的突破，都依仗它的力量。
GPU 深度学习引爆 AI 时代
人工智能是指使用计算机来模拟人类智力。数据等同于计算机的生活经验，而从数据中学习就是 AI 的发展方式。GPU 深度学习是一种新的计算模型，用来训练深度神经网络从海量数据中识别模式。借助此新模型，图像和语音识别领域涌现了一系列“超人”般的成就，AI 计算时代亦已扬帆起航。
智能工业革命 的大脑
每个行业都已意识到 AI 的巨大潜力。全球的互联网领军企业都在加紧研发智能化的应用程序。世界各地已出现了 1500 多家 AI 新创公司。自动驾驶汽车将给产值高达 10 万亿美元的运输业带来巨变。由 AI 驱动的工业机器人将推动工厂和制造业全面革新。在这场智能工业革命中，GPU 深度学习处于核心位置。我们与全球大型企业技术提供商合作，让每家公司都能利用 AI 的强大功能。
学习机器
过去二十年，NVIDIA 不断重塑自我。 1999 年，NVIDIA 发明了 GPU，这极大地推动了 PC 游戏市场的发展，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。超级近，GPU 深度学习推动现代 AI 这个新的计算时代不断发展。 NVIDIA 如同一台“学习机器”，通过适应影响世界且只有我们才能处理的棘手新机遇不断前行。