NVIDIA 致力于开发加速计算和人工智能技术，广泛应用于游戏、数据中心、云计算、医疗保健、制造、汽车和机器人等领域。其业务涵盖图形处理器、人工智能平台、仿真技术及面向行业的解决方案，包括支持协作式 3D 工作流程的 NVIDIA Omniverse、用于自动驾驶汽车开发的 NVIDIA DRIVE，以及面向医疗应用的 NVIDIA Clara。公司汇聚了众多技术团队，专注于构建支持先进计算、仿真和人工智能驱动分析的基础设施与软件。
英伟达班加罗尔现场高级视频系统软件工程师
负责为英伟达 GeForce NOW 云游戏构建 GPU 加速的视频流软件。 重点涵盖编解码、视频质量、可靠性、AI 处理与延迟优化。
描述
- 打造支持全新互动体验的视频流功能
- 开发提升画质、性能、可靠性、安全性和可维护性的功能
- 分析整个视频管线中的 GPU 和 CPU 性能，识别瓶颈，并与 GPU 硬件和软件团队协作实施解决方案
- 开发从用户视角衡量视频质量并评估改进效果的工具
- 运用现代视频压缩技术，为互动图形应用提供高质量流媒体
- 使用视频指标和编码器统计数据构建质量评估与分析工具，以识别性能回退、评估功能并指导编解码器和管线调优
- 将机器学习和 AI 模型应用于视频处理及自适应流媒体算法，在不断变化的网络条件下减少画面瑕疵和延迟
任职要求
- 至少五年工作经验，并拥有计算机科学或相关领域的学士或硕士学位
- 熟练掌握 C、C++ 和 Python
- 深入了解实时 GPU 加速视频管线性能，包括编码器行为、色彩空间、缩放、传输效率、缓冲、节奏控制、码率自适应、帧处理，以及分布式或云系统中的延迟优化
- 熟悉 Vulkan、CUDA、OpenGL 和 DirectX API
- 深入理解 H.264、HEVC 和 AV1 编解码器，包括配置调优和应用场景权衡
- 具备在网络状况恶化时调试和提升复杂流媒体系统可靠性的经验，包括丢包恢复、遥测、追踪、现场验证和长时间运行会话
- 熟练掌握云基础设施的遥测、统计分析和性能监控
- 具备将 AI 模型集成到实时视频管线中的经验
- 具备使用 VMAF、CAMBI、PSNR 和 SSIM/MS-SSIM 进行客观视频质量评估的经验，包括与感知质量的相关性分析
- 深入理解操作系统内部机制、用户态和内核态驱动程序、系统软件性能分析、测试和调试
- 具备在 Intel 集成显卡和 AMD GPU 等不同 GPU 系列上优化视频管线的经验
- 具备开发或分析图形渲染应用，或 DLSS、RTX、FSR 等先进 AI 图形生成技术的经验
福利待遇
- 英伟达是一家致力于多元化、公平与包容的机会均等雇主