NVIDIA entwickelt Technologien für beschleunigtes Rechnen und künstliche Intelligenz, die in den Bereichen Gaming, Rechenzentren, Cloud Computing, Gesundheitswesen, Fertigung, Automobilindustrie und Robotik eingesetzt werden. Das Unternehmen arbeitet an Grafikprozessoren, KI-Plattformen, Simulationslösungen und branchenspezifischen Anwendungen, darunter NVIDIA Omniverse für kollaborative 3D-Workflows, NVIDIA DRIVE für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und NVIDIA Clara für Anwendungen im Gesundheitswesen. NVIDIA vereint große technische Teams, die an der Infrastruktur und Software für fortschrittliches Rechnen, Simulationen und KI-gestützte Analysen arbeiten.
PCB-Design-, EDA- und KI-Ingenieur (Abschluss 2027)
Berufseinstieg in die Entwicklung von EDA-Automatisierung und KI-Anwendungen für das PCB-Design. Unterstützung der nächsten GPU- und KI-Computing-Hardwareplattformen von NVIDIA.
Beschreibung
- Entwicklung und Verbesserung von Automatisierungswerkzeugen und -prozessen für das NVIDIA-Hardwaredesign unterstützen
- Forschungsarbeiten und praktische Anwendungen von KI im PCB-Design erkunden
- Forschung und Entwicklung im Bereich EDA für PCB-Design- und Fertigungstechnologien unterstützen
- Täglich mit globalen EDA- und Hardware-Engineering-Teams zusammenarbeiten
- Mit Teams aus den Bereichen PCB, Schaltungsdesign, Mechanik, Bauteilbibliotheken, Signalintegrität, Validierung und Fertigung zusammenarbeiten
- Komplexe Herausforderungen in der technischen Automatisierung bewältigen
- Designmethoden und Arbeitsabläufe optimieren, um Produktleistung und Designeffizienz zu verbessern
Anforderungen
- Bachelorabschluss oder höher in Automatisierungstechnik, Elektrotechnik und Elektronik, Computertechnik oder einer verwandten Ingenieurwissenschaft
- Vertrautheit mit elektronischen Schaltungen und PCB-Design
- Erfahrung mit Cadence oder einer vergleichbaren EDA-Designsoftware
- Python-Kenntnisse oder Erfahrung in der Entwicklung von EDA-Skripten
- Vertrautheit mit GitLab und CI/CD-Arbeitsabläufen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten und Vorgehensweisen rund um KI-Agenten
- Gute Englischkenntnisse für die tägliche Arbeit
- Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen und technische Problemlösungskompetenz
- Gute Kommunikations- und Zusammenarbeitsfähigkeiten, auch in funktionsübergreifenden Teams
- Eigeninitiative, Interesse an technologischen Innovationen und Bereitschaft, kontinuierlich zu lernen und neue Technologien zu erkunden
- Hochschulabschluss im Jahr 2027
- Erfahrung mit PCB-, elektronischen Hardware- oder Systemdesignprojekten aus dem Studium, Wettbewerben, der Forschung, Praktika oder persönlichen Projekten
- Verständnis von PCB-Fertigungsprozessen und Designmethoden wie DFF, DFA und DFT
- Erfahrung mit CUDA-Programmierung und Kenntnisse der NVIDIA-GPU-Architekturen, einschließlich Hopper und Blackwell
Zusatzleistungen
- Chancengleiches Arbeitsumfeld ohne Diskriminierung aufgrund geschützter Merkmale
- Strukturiertes Training, Mentoring und praktische Projekterfahrung