Thermo Fisher Scientific разработва и доставя научни инструменти, реактиви, консумативи и софтуерни услуги за организации, работещи в областта на биологичните науки, здравеопазването и аналитичната химия. Портфолиото на компанията подпомага лабораторните изследвания и производството, като приложенията му обхващат диагностика, автоматизация на лабораторни работни процеси и откриване на лекарства. Продуктите и услугите на компанията помагат на изследователските и здравните екипи да управляват сложни лабораторни процеси и да развиват научните изследвания.
Стажант за научни изследвания във физическия изкуствен интелект (дистанционно, Съединени щати)
Изследвайте и разработвайте системи за физически изкуствен интелект, обхващащи компютърно зрение, модели за зрение и език, 3D възприятие и роботика. Превръщайте експерименталната работа във възпроизводим код, услуги за внедряване, доклади за оценяване и демонстрации.
Описание
- Разработване и фино настройване на модели за откриване, проследяване, сегментиране, разпознаване на пози и активности и разбиране на сцени
- Обучение и оценяване на модели за зрение и език за заземяване, плътно надписване, времеви отговори на въпроси и използване на инструменти
- Създаване на работни процеси с разширено извличане и на базата на агенти за възприятие и действие
- Прототипиране на политики за управление, задвижвани от възприятието, със симулирани данни и данни от реалния свят
- Свързване на системите за възприятие с планировчици и графи на задачи за манипулация, навигация и приложения за безопасност
- Подготовка на набори от данни, определяне на методи за оценяване и ключови показатели за ефективност и провеждане на аблационни изследвания
- Внедряване на изследователски системи като надеждни услуги с Kubernetes, Docker, Ray и FastAPI
- Внедряване на профилиране, телеметрия и непрекъсната интеграция в подкрепа на възпроизводими изследвания
- Координиране на многоагентни работни процеси между възприятие, разсъждение, симулация и генериране на код
- Изследване на разбирането на видео, 3D заземяването на сцени, периферийното изпълнение, мултимодалното оценяване и ефективността на политики sim-to-real
- Създаване на изследвания, подходящи за публикуване или отворен код, готови за продукция компоненти, възпроизводими реализации, доклади за оценяване и демонстрации
Изисквания
- Следване на магистърска или докторска програма по компютърни науки, електротехника, роботика или сродна област, с активни публикации в областта на компютърното зрение, машинното обучение или роботиката
- Напреднали умения по Python и PyTorch или JAX, включително познания по CUDA профилиране и обучение със смесена точност
- Изследователски опит в компютърното зрение и поне една област като модели за зрение и език, въплътен или физически изкуствен интелект или 3D възприятие
- Способност за преминаване от публикувано изследване към реализация, аблационни изследвания и стриктно проследявани резултати
- Опит с видео модели, дифузия, 3D Gaussian Splatting или NeRF, SLAM или реконструкция на сцени
- Предишна работа, включваща мултимодално заземяване или времево разсъждение
- Познаване на ROS2, DeepStream или TAO или оптимизация на периферийното изпълнение с TensorRT или ONNX
- Опит с мащабируемо обучение чрез Ray, разпределени зареждачи на данни или шарднати контролни точки
- Силни практики в софтуерното инженерство, включително тестване, linting, профилиране, контейнеризация и възпроизводимост
- Публично достъпна техническа работа, като проекти в GitHub, публикации с първо авторство или значителни приноси към отворен код