近几年因为人工智能爆火，英伟达的股价一路高歌猛进，自2015年以来股价已经上涨了117倍。相较于几年前英伟达已经是脱胎换骨，同时也在步履不停地扩大公司团队，源源不断地开放新的岗位openning。
接下来教你一步步，如何从投简历到拿到offer。
1. 投简历
NVIDIA投简历可以去海投和内推，也可以在Career Fair投递。
2. OA
NVIDIA OA面试要分组而定，每个组之间的差别都很大部分组是三轮面试，从约一面开始到最后收到offer，大概耗时两个月。一般海投需要OA，内推和Career Fair大多数没有这部分。
有的组对于使用的语言有要求，比如System只能用C语言，Infrastructure可以任意使用语言，在题目上也有很大差别，System有7道题目，一共50分钟，Infrastructure只有1道题，给25分钟，大多数都是leetcode常见问题。
3. 电面
除了OA，有的组还会进行电面，电面的时长每个组也不太一样，有的大概在90分钟，前面10min介绍NVIDIA公司的背景和职位，再花10min问一些program的经验，剩下60min基本就是关于technicalquestion。也有的在一个小时就全部解决。在电面里也是各种问题都会出现，很多人吐槽面Infrastructure组但是OS、0OP什么的都不问，反而会问一些c++的问题。还有一些电面会追着你的简历疯狂抠细节，所以在电面的时候要做好心理准备。
但是电面的轮数各有说法，多的可能要三四轮才能进VO，电面c++用的非常多，所以在面试前可以重温一下很多考题也是在leetcode上出的题，可以多看。
4. VO
除了OA和电面之外，也可能直接就是视频面试，所以投岗之前找了解组真的很重要。内容也是老生常谈的问题，看组，但是一般来说也就是自我介绍，挖挖你的简历，有的组不做题，但是会让你手写SPSC/MPMC.
5. Onsite
NVIDIA的Onsite和其他大厂不太一样，有时候NVIDIA的大头其实在电面和V0，Onsite之前这部分的technical question比较硬核，到了Onsite之后有的组，反而会更加轻松一些。
他们厂格外喜欢C++，所以依然要注意这个。
Onsite的题一般不会特别硬核，但只刷题也可能过不了，需要很强的技术经验，注重实操。
下面介绍的是一组真题
1. 工程技能和C++
讨论模型如何做inference加速以及实际部署场景，如dynamic batching、continuous batching等还有一些基础C++问题
2. 问题解决
给一个寄存器，每次往里面加数，多久会overflow经典问题：双蛋问题、称球问题
3. AI知识
讨论NLP/BERT、GEMM如何加速、Convolution如何加速、LLM和transformer的一些基础知识
4. GGPU/CPU和Python
讨论CPU/GPU的区别、GPU内存结构、Python一些高级特性（如装传参、饰器、内存管理）讨论PyTorch中的pin memory原理
Leetcode题也面了，难度中上的比较多
写在最后
NVIDIA的面试还是有一定难度的。平时可以多看看Leetcode。当然如果你对自己没有信心，好不容过简历通过了，却卡在了OA、VO面，那可以联系我，我能为你提供VO辅助等服务。
