NVIDIA entwickelt Technologien für beschleunigtes Rechnen und künstliche Intelligenz, die in den Bereichen Gaming, Rechenzentren, Cloud Computing, Gesundheitswesen, Fertigung, Automobilindustrie und Robotik eingesetzt werden. Das Unternehmen arbeitet an Grafikprozessoren, KI-Plattformen, Simulationslösungen und branchenspezifischen Anwendungen, darunter NVIDIA Omniverse für kollaborative 3D-Workflows, NVIDIA DRIVE für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und NVIDIA Clara für Anwendungen im Gesundheitswesen. NVIDIA vereint große technische Teams, die an der Infrastruktur und Software für fortschrittliches Rechnen, Simulationen und KI-gestützte Analysen arbeiten.
NVIDIA-Promotionsforschungspraktikum für autonome Systeme und Physical AI in Singapur – Remote
Betreiben Sie bei NVIDIA veröffentlichungsfähige Forschung zu autonomen Fahrzeugen, Robotik und Physical AI. Entwickeln Sie Methoden für autonome Systeme und helfen Sie dabei, Forschungsergebnisse in Produktteams zu übertragen.
Beschreibung
- Methoden für autonome Fahrzeuge, Robotik und Physical AI entwickeln und implementieren
- Originäre Forschung durchführen und Ergebnisse veröffentlichen
- Mit Forschungskolleginnen und -kollegen, Produktteams und externen Forschenden zusammenarbeiten
- Entwickelte Technologien an relevante Produktgruppen übertragen
Anforderungen
- Derzeit in einem Promotionsstudium der Robotik, Informatik, Computertechnik oder eines verwandten Fachgebiets
- Forschungserfahrung in autonomen Fahrzeugen, Robotik, Embodied AI oder autonomen Systemen
- Fundierte Kenntnisse der Theorie und Praxis der Fahrzeug- oder Roboterautonomie oder Fachkenntnisse in einem verwandten Bereich sowie Interesse an deren Anwendung auf autonome Systeme
- Nachgewiesene Forschungsleistungen durch Veröffentlichungen auf führenden Konferenzen oder in Fachzeitschriften wie RSS, ICRA, CoRL, IJRR, NeurIPS, ICML, CVPR oder TAC sowie durch weitere Forschungsergebnisse wie Open-Source-Software
- Hervorragende Python-Programmierkenntnisse
- Erfahrung mit C++ und paralleler Programmierung, einschließlich CUDA, ist von Vorteil
- Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch
- Ausgeprägte Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten
- Fähigkeit, in einem dynamischen, forschungsorientierten Team erfolgreich zu arbeiten
Zusatzleistungen
- Möglichkeit, Forschungsergebnisse zu veröffentlichen
- Möglichkeit, Code als Open Source zu veröffentlichen
- Kooperative Arbeitskultur
- Möglichkeit, reale Produkte mitzugestalten und gleichzeitig veröffentlichungsfähige Forschung zu betreiben