General Motors ist ein global tätiges Automobil- und Fertigungsunternehmen, das in den Bereichen Fahrzeugtechnik, Produktion, Transport und Informationstechnologie tätig ist. GM wurde 1908 gegründet und entwickelt Technologien zur Weiterentwicklung der Mobilität. Dabei verfolgt das Unternehmen seine Vision von null Unfällen, null Emissionen und null Verkehrsstaus. Die internationalen Aktivitäten vereinen große, interdisziplinäre Teams, die sich auf Innovation, nachhaltigen Verkehr und die Zukunft der Automobilindustrie konzentrieren.
Berufseinstieg als KI-/ML-Forscher bei General Motors (hybrid, Mountain View)
Erforsche fortschrittliche KI-Methoden und entwickle Prototypen für maschinelles Lernen, um die technischen Entwicklungen und Produktinnovationen von General Motors voranzubringen. In dieser hybriden Position arbeitest du mit GM-Forschenden aus der Forschungs- und Entwicklungsabteilung sowie mit Engineering-Teams zusammen.
Beschreibung
- Untersuche fortschrittliche KI-Themen wie kausale und neurosymbolische KI, Weltmodelle, multimodale und generative KI sowie Engineering-Agenten.
- Überführe wissenschaftliche und technische Probleme in Forschungsfragen, Hypothesen, Algorithmen und Testpläne.
- Entwickle und bewerte Machine-Learning-Modelle und Machbarkeitsprototypen anhand realer, simulierter, experimenteller oder technischer Daten.
- Entwickle Ansätze zur Modellierung physikalischer Systeme, von Kausalität, Unsicherheit und Einschränkungen, von Veränderungen im Zeitverlauf sowie von Wechselwirkungen zwischen komplexen Komponenten.
- Lege Baselines und Evaluierungsmethoden fest und untersuche anschließend Fehler, Robustheit, Generalisierbarkeit, Interpretierbarkeit und Unsicherheit.
- Erstelle reproduzierbare Forschungssoftware, Datenworkflows und Experiment-Pipelines.
- Arbeite mit Kolleginnen und Kollegen aus GM-Forschung und Entwicklung sowie dem Engineering zusammen, um Ergebnisse zu validieren und praktische Prototyp-Anwendungen zu erkunden.
- Teile Forschungsergebnisse in Berichten, Vorträgen, Veröffentlichungen, Erfindungsmeldungen, Demonstrationen und Dokumentationen.
- Beteilige dich an technischen Diskussionen und wirke an der Gestaltung von Forschungsplänen mit.
- Trage zu einem kollaborativen Forschungsumfeld bei, das auf Peer-Review, verantwortungsvoller Innovation und kontinuierlichem Lernen beruht.
Anforderungen
- Du strebst einen Doktortitel an oder hast einen in Informatik, KI, maschinellem Lernen, angewandter Mathematik, Statistik, Computational Science, Ingenieurwissenschaften, Physik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Du kannst 40 Stunden pro Woche in Vollzeit arbeiten.
- Du weist umfangreiche Forschung in einem relevanten Bereich nach, etwa durch eine Dissertation, Veröffentlichungen, Patente, Open-Source-Projekte, Forschungssoftware oder vergleichbare technische Arbeit.
- Du verfügst über solide Kenntnisse der Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learnings.
- Du bist mit Optimierung, Wahrscheinlichkeit und Statistik, numerischen Methoden oder wissenschaftlichem Rechnen vertraut, soweit diese für den Forschungsschwerpunkt relevant sind.
- Du hast praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bewertung von Modellen mit Python und PyTorch, JAX, TensorFlow oder vergleichbaren Frameworks.
- Du kannst Experimente planen, Metriken und Baselines auswählen, Ergebnisse interpretieren und technische Schlussfolgerungen mit angemessenen Einschränkungen erläutern.
- Du kommunizierst klar in Wort und Schrift und kannst effektiv mit Forschenden, Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie anderen technischen Partnern zusammenarbeiten.
- Du kannst vor Ort oder in einem hybriden Forschungsumfeld gemäß den Arbeitsweisen von GM und den Projektanforderungen tätig sein.
- Du benötigst derzeit und auch künftig keine Einwanderungssponsorship durch GM.
- Du musst als US-Person gelten: US-Staatsbürgerin oder US-Staatsbürger, dauerhaft Aufenthaltsberechtigte oder -berechtigter, Asylberechtigte oder -berechtigter beziehungsweise Flüchtling.
Zusatzleistungen
- Je nach Unternehmensergebnissen, Positionsniveau und individueller Leistung besteht möglicherweise Anspruch auf eine leistungsabhängige Bonuszahlung.
- Krankenversicherung.
- Zahnversicherung.
- Sehhilfenversicherung.
- Gesundheitssparkonto.
- Flexible Ausgabenkonten.
- Altersvorsorgeplan.
- Lebensversicherung.
- Bezahlter Urlaub und bezahlte Feiertage.
- Programme zur Unterstützung von Studien- und Weiterbildungskosten.
- Mitarbeitenden-Unterstützungsprogramm.
- Rabatte auf GM-Fahrzeuge.
- Unterstützung bei der Verwaltung von Umzugsleistungen.