NVIDIA développe des technologies de calcul accéléré et d’intelligence artificielle utilisées dans les jeux vidéo, les centres de données, le cloud computing, la santé, l’industrie manufacturière, l’automobile et la robotique. Ses activités couvrent les processeurs graphiques, les plateformes d’IA, la simulation et des solutions dédiées à différents secteurs, notamment NVIDIA Omniverse pour les flux de travail collaboratifs en 3D, NVIDIA DRIVE pour le développement de véhicules autonomes et NVIDIA Clara pour les applications de santé. L’entreprise réunit de grandes équipes techniques qui travaillent sur l’infrastructure et les logiciels nécessaires au calcul avancé, à la simulation et à l’analyse fondée sur l’IA.
Ingénieur en méthodologie de conception physique ML et IA
Développer des méthodes automatisées de ML et d’IA pour la conception physique de silicium réseau de NVIDIA. Améliorer le PPA en matière de timing, de puissance, de bruit, de vérification et d’assemblage des puces.
Description
- Développer et déployer des solutions d’IA et de ML pour les flux de conception physique en production
- Créer des méthodes pour améliorer la puissance, les performances et la surface dans la conception physique avancée
- Développer des approches d’apprentissage automatique pour résoudre les défis de la conception physique
- Créer des méthodes de flux et d’outils couvrant le placement et le routage, la fermeture temporelle, la convergence de l’IR et de l’électromigration du signal, l’analyse de la puissance et du bruit, la vérification back-end, le floorplanning, la distribution de puissance et d’horloge, ainsi que l’assemblage des puces
- Utiliser l’analyse de données et des algorithmes pour évaluer et améliorer le PPA
Exigences
- Master en génie électrique, en génie informatique, en informatique ou expérience équivalente
- Au moins cinq ans d’expérience dans le développement de solutions de ML ou d’IA
- Capacité à concevoir et à automatiser des flux de travail
- Solides compétences en programmation Python et Tcl
- Connaissance des frameworks d’apprentissage automatique
- Expérience dans la mise en œuvre de solutions basées sur le ML
- Expérience des flux de conception physique
Avantages
- Salaire compétitif
- Ensemble complet d’avantages sociaux
- Participation au capital