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.
Стажант инженер по изкуствен интелект и машинно обучение с докторантура – симулация на автономни превозни средства в General Motors
Докторантска стажантска позиция в General Motors, насочена към изследване и валидиране на модели за машинно обучение за автономни превозни средства. Работата обхваща симулации, системи за данни и инструменти за оценяване в подкрепа на автономни възможности, ориентирани към производствена употреба.
Съединени щати
Калифорния12 300 $ – 14 600 $ / месец
ХибридноСтажНачално нивоЗадължителен Език: английскиИнженер по машинно обучениеОписание
- Разработване и прототипиране на усъвършенствани подходи за машинно обучение за възприятие, прогнозиране, планиране и вземане на решения
- Създаване, обучение, оценяване и усъвършенстване на модели с мащабни мултимодални набори от данни за шофиране и сензори
- Разработване на потоци от данни, работни процеси за експерименти и инструменти за оценяване, които поддържат бърза итерация на моделите
- Тестване на модели чрез симулация и други методи за валидиране, включително анализ на производителността и проучване на откази
- Подобряване на моделите и системите по отношение на мащабируемост, латентност, надеждност и изисквания за внедряване
- Работа с изследователски и инженерни екипи за внедряване на прототипи в системи за автономни превозни средства
- Документиране на резултатите от изследванията, представяне на технически заключения и подкрепа на публикации или други изследователски резултати
Изисквания
- Да сте редовен докторант в програма по компютърни науки, машинно обучение, изкуствен интелект, роботика, инженерни науки или сродна STEM дисциплина
- Да ви остава поне едно академично тримесечие или семестър след края на стажа
- Да демонстрирате значителен изследователски опит в областта на изкуствения интелект и машинното обучение чрез публикации, изследователски проекти, специализирани курсове или сравнима техническа работа
- Да владеете задълбочено съвременните техники за машинно и дълбоко обучение
- Да програмирате уверено на Python и да имате практически опит с PyTorch, TensorFlow, JAX или сравнима рамка за машинно обучение
- Да умеете да проектирате експерименти, да интерпретирате резултати и да прилагате количествени техники за решаване на проблеми
- Да притежавате стабилни основи в програмирането, отстраняването на грешки и разработването на софтуер
- Да комуникирате ефективно и да си сътрудничите с изследователски и инженерни екипи
- Да сте на разположение за работа 40 часа седмично през целия стаж
- Предимство: изследователски опит в автономни превозни средства, ADAS, роботика, компютърно зрение или въплътен изкуствен интелект
- Предимство: познания за фундаментални модели, трансформери, генеративни или дифузионни модели или архитектури за зрение и език
- Предимство: опит с мултимодални данни от камери, лидари, радари или други сензори
- Предимство: опит със самообучение, обучение чрез имитация, обучение с подсилване или дълбоко обучение с подсилване
- Предимство: опит в разпределени, паралелни или високопроизводителни изчислителни среди
- Предимство: опит в системи за машинно обучение, потоци от данни, рамки за експерименти или инфраструктура за модели, ориентирана към производствена употреба
- Предимство: опит със симулации, среди със затворен цикъл или валидиране спрямо сценарии на шофиране в реалния свят
- Предимство: познания по прогнозиране на траектории, планиране на поведение, планиране на движение, възприятие, картографиране или структурирано разбиране на сцени
- Предимство: владеене на C++ или друг език за системно програмиране
- Предимство: опит с GPU програмиране, CUDA, рамки за ускорители или профилиране на производителността
- Предимство: познания по числена оптимизация, статистическо оценяване, вероятностно моделиране и анализ на компромиси на системно ниво
- Предимство: публикации с първо авторство, грантове, стипендии, патенти или приноси към проекти с отворен код
Придобивки
- Платени празници, отбелязвани от GM в Съединените щати
- Достъп до програмата GM Family First Vehicle Discount Program
- Възможност за развитие в GM въз основа на резултатите
- Стажантски събития, предлагащи възможности за създаване на контакти с ръководители на компанията и други стажанти
- Еднократна облагаема фиксирана сума за отговарящи на условията студенти в подкрепа на преместването