AI工程平台开发工程师

NVIDIA Networking Advanced Development Software团队致力于构建突破性技术，开拓新市场并深化客户关系。我们聚焦于网络与AI交汇的新兴领域，包括AI驱动的开发工具、高性能网络及数据中心、以及软件生命周期中的智能自动化。我们的工作覆盖全栈：从应用层分析和架构定义到实现，利用NVIDIA领先网络设备。我们与合作伙伴和关键客户协作，并积极与开源社区互动。在该团队中，我们的团队正在构建一个AI工程平台——一个跨领域的分布式、多学科系统，旨在加速工程开发流程，涵盖开发周期的所有阶段。该平台结合了行业标准中的多种技术，引入了处理复杂任务的新方法。我们的技术栈基于K8s、AI harness agent、RAG、MCPs和顶级LLMs。它旨在驱动下一代完全自主、长期生存的智能工作流。平台设计用于在规模和性能上达到行业最佳水平。What You'll Be Doing：设计和构建核心平台，该平台驱动自主AI代理——包括其推理引擎、工具编排以及其运行的运行时基础设施。开发和演变微服务生态系统，为代理提供能力——从知识检索和日志分析到代码执行和工作流自动化。负责功能的端到端：从需求分析和架构设计到实现，再到生产部署和基于实际使用迭代。仪器、评估和改进平台的可靠性——构建可观测性、跟踪质量，并将信号反馈到系统中，使代理更有效。与工程团队协作，识别高影响力的工作流，并将其转化为AI辅助自动化，提升开发者生产力。在需要时跨栈工作——Python服务、Kubernetes基础设施、数据存储、CI/CD流水线和开发者面向工具。What We Need To See：计算机科学、计算机工程或相关领域的学士学位。具有系统级理解，有设计和交付生产服务的经验。能够架构解决方案，有效指导AI工具，并对系统行为进行端到端推理。熟悉容器化和编排（Docker、Kubernetes）。了解REST API、微服务架构和分布式系统。能够快速学习复杂概念。一个有进取心、高能量、优秀人际技能的队友。Ways To Stand Out From The Crowd：熟悉Kubernetes operators、Helm charts和集群管理。有LLM应用开发经验——提示工程、智能框架（ReAct、工具使用）或RAG流水线。有FastAPI、异步Python或类似现代Python web框架的实战经验。有向量数据库、语义搜索或嵌入模型的经验。了解OAS（OpenAPI Specification）、MCP（Model Context Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）协议生态系统。

计算机科学、计算机工程或相关领域的学士学位。具有系统级理解，有设计和交付生产服务的经验。能够架构解决方案，有效指导AI工具，并对系统行为进行端到端推理。熟悉容器化和编排（Docker、Kubernetes）。了解REST API、微服务架构和分布式系统。能够快速学习复杂概念。一个有进取心、高能量、优秀人际技能的队友。

NVIDIA被广泛认为是科技界最理想的雇主之一。我们拥有世界上最创新和勤奋的人才。如果你有创造力和自主性，我们想要听到你的声音！NVIDIA致力于营造多样化的工作环境，并自豪地成为平等机会雇主。我们高度重视当前和未来员工的多样性，不歧视（包括在招聘和晋升实践中）种族、宗教、颜色、国籍、性别、性别表达、性取向、年龄、婚姻状况、退伍军人状况、残疾状况或其他受法律保护的特征。