General Motors е глобална автомобилна и производствена компания, която развива дейност в областта на инженерингa на превозни средства, производството, транспорта и информационните технологии. Основана през 1908 г., GM разработва технологии, насочени към развитието на мобилността, като същевременно следва своята визия за нулев брой катастрофи, нулеви емисии и нулеви задръствания. Международните ѝ операции обединяват големи мултидисциплинарни екипи, фокусирани върху иновациите, устойчивия транспорт и бъдещето на автомобилната индустрия.
Летен стажант за изследвания в областта на изкуствения интелект: въплътен ИИ
Изследвайте машинното обучение, роботиката и мултимодалните модели за автономно шофиране в General Motors. Провеждайте експерименти и работете с изследователски и инженерни екипи в рамките на хибриден стаж в Сънивейл, Калифорния.
Описание
- Изследвайте машинното обучение, роботиката и автономното шофиране чрез приложен изследователски проект.
- Работете с изследователи и инженери за формулиране на хипотези, планиране на експерименти, обучение и оценяване на модели, интерпретиране на резултати и споделяне на изводи.
- Определяйте изследователски проблеми и създавайте прототипи за приложения за автономно шофиране.
- Планирайте и провеждайте експерименти, аблационни изследвания и количествени оценки.
- Обучавайте и сравнявайте модели върху големи набори от данни с помощта на разпределена изчислителна инфраструктура.
- Изучавайте поведението на моделите, случаите на неуспех, обобщаването и компромисите в производителността.
- Работете с екипи по възприятие, планиране, роботика, управление и системно инженерство.
- Участвайте в технически дискусии и, когато е уместно, допринасяйте за изследователска документация, публикации, патенти или проекти с отворен код.
- Представяйте резултатите пред техническа публика и екипи от различни функции.
Изисквания
- Следвате или се подготвяте да започнете докторантура по машинно обучение, изкуствен интелект, информатика, роботика или сродна техническа дисциплина.
- Владеете задълбочено съвременните методи за машинно и дълбоко обучение.
- Владеете Python и имате опит с PyTorch, TensorFlow, JAX или друга рамка за машинно обучение.
- Доказан изследователски опит в областта на изкуствения интелект или машинното обучение чрез учебни курсове, академични проекти, публикации или равностойна работа.
- Силни аналитични умения и способности за решаване на проблеми, включително опит в проектирането на експерименти и интерпретирането на резултати.
- Умение за сътрудничество в екипна среда с различни функции.
- Отлични умения за писмена и устна комуникация и представяне.
- Възможност за работа по 40 часа седмично през целия стаж.
- Опит с трансформъри, големи езикови модели, модели за зрение и език, модели за зрение, език и действия, дифузионни модели или други генеративни архитектури.
- Опит с обучение с подсилване, имитационно обучение, самообучение, модели на света, мултимодално обучение или времево моделиране.
- Познаване на автономни превозни средства, усъвършенствани системи за подпомагане на водача, роботика или въплътен изкуствен интелект.
- Опит с големи набори от данни, разпределено обучение, високопроизводителни изчисления или мащабиране на модели.
- Доказателства за значим технически принос, например публикации с водещо авторство, грантове, стипендии, патенти или работа по проекти с отворен код.
- Опит с C++ или друг системен програмен език.
- Планирате да се върнете към образователна програма след стажа или кооперативната практика.
- Очаква се да завършите между декември 2027 г. и юни 2028 г.
Придобивки
- Студентите, които отговарят на условията и бъдат избрани за студентската програма за 2027 г., получават еднократна облагаема сума.
- Платени официални празници на GM в САЩ.
- Програма за отстъпки за автомобили GM за семейството на служителя.
- Възможност за развитие в GM според представянето и нуждите на бизнеса.
- Събития за стажанти и възможности за контакти с ръководители на компанията и други стажанти.
- Менторство и практически опит с основите на данните и машинното обучение за автономно шофиране.