General Motors er en global bil- og produktionsvirksomhed, der arbejder med køretøjsudvikling, produktion, transport og informationsteknologi. GM blev grundlagt i 1908 og udvikler teknologi med det formål at fremme mobilitet, samtidig med at virksomheden forfølger sin vision om nul ulykker, nul udledninger og nul trængsel. De internationale aktiviteter samler store, tværfaglige teams med fokus på innovation, bæredygtig transport og bilindustriens fremtid.
Ph.d.-praktikant inden for AI og maskinlæring – simulering af autonome køretøjer hos General Motors
Ph.d.-praktik på General Motors med fokus på forskning i og validering af maskinlæringsmodeller til autonome køretøjer. Arbejdet omfatter simulering, datasystemer og evalueringsværktøjer, der understøtter produktionsrettede funktioner til autonome køretøjer.
USA
Californien12.300 $ – 14.600 $ / måned
HybridPraktikBegynderniveauPåkrævet Sprog: engelskMaskinlæringsingeniørBeskrivelse
- Udvikle og prototype avancerede maskinlæringsmetoder til perception, prædiktion, planlægning og beslutningstagning
- Oprette, træne, evaluere og forbedre modeller med storskala multimodale køre- og sensordatasæt
- Udvikle datapipelines, eksperimentarbejdsgange og evalueringsværktøjer, der understøtter hurtig modeliteration
- Teste modeller gennem simulering og andre valideringsmetoder, herunder præstationsanalyse og undersøgelse af fejl
- Forbedre modeller og systemer med hensyn til skalerbarhed, latenstid, pålidelighed og krav til implementering
- Samarbejde med forsknings- og ingeniørteams om at integrere prototyper i systemer til autonome køretøjer
- Dokumentere forskningsresultater, kommunikere tekniske konklusioner og bidrage til publikationer eller andre forskningsleverancer
Krav
- Være indskrevet på fuld tid i et ph.d.-program inden for datalogi, maskinlæring, kunstig intelligens, robotteknologi, ingeniørvidenskab eller et beslægtet STEM-område
- Have mindst ét akademisk kvartal eller semester tilbage efter praktikperiodens afslutning
- Dokumentere betydelig forskningserfaring inden for AI og maskinlæring gennem publikationer, forskningsprojekter, avancerede kurser eller tilsvarende teknisk arbejde
- Have et stærkt kendskab til aktuelle teknikker inden for maskinlæring og deep learning
- Programmere sikkert i Python og have praktisk erfaring med PyTorch, TensorFlow, JAX eller et tilsvarende maskinlæringsframework
- Kunne designe eksperimenter, fortolke resultater og anvende kvantitative problemløsningsteknikker
- Have et solidt fundament inden for programmering, fejlfinding og softwareudvikling
- Kommunikere effektivt og samarbejde på tværs af forsknings- og ingeniørteams
- Være tilgængelig for at arbejde 40 timer om ugen under hele praktikperioden
- Foretrukket: forskningserfaring inden for autonome køretøjer, ADAS, robotteknologi, computervision eller embodied AI
- Foretrukket: kendskab til foundation-modeller, transformere, generative modeller eller diffusionsmodeller samt vision-language-arkitekturer
- Foretrukket: erfaring med multimodale kamera-, lidar-, radar- eller andre sensordata
- Foretrukket: erfaring med selv-superviseret læring, imitation, reinforcement learning eller deep reinforcement learning
- Foretrukket: erfaring med distribuerede, parallelle eller højtydende databehandlingsmiljøer
- Foretrukket: baggrund inden for ML-systemer, datapipelines, eksperimentframeworks eller produktionsfokuseret modelinfrastruktur
- Foretrukket: erfaring med simulering, closed-loop-miljøer eller validering mod virkelige kørescenarier
- Foretrukket: viden om baneforudsigelse, adfærdsplanlægning, bevægelsesplanlægning, perception, kortlægning eller struktureret sceneforståelse
- Foretrukket: færdigheder i C++ eller et andet systemprogrammeringssprog
- Foretrukket: erfaring med GPU-programmering, CUDA, acceleratorframeworks eller præstationsprofilering
- Foretrukket: viden om numerisk optimering, statistisk estimering, probabilistisk modellering og afvejninger på systemniveau
- Foretrukket: publikationer som førsteforfatter, bevillinger, stipendier, patenter eller bidrag til open source
Fordele
- Betalte helligdage, som GM holder i USA
- Adgang til GMs Family First-program for køretøjsrabatter
- Mulighed for udvikling hos GM baseret på resultater
- Praktikarrangementer med netværksmuligheder med virksomhedsledere og andre praktikanter
- Et engangsbeløb, der beskattes, for kvalificerede studerende som støtte til flytteomkostninger