Ang General Motors ay isang pandaigdigang kompanya sa automotive at pagmamanupaktura na nagtatrabaho sa engineering ng sasakyan, produksyon, transportasyon, at teknolohiya ng impormasyon. Itinatag noong 1908, bumubuo ang GM ng mga teknolohiyang naglalayong isulong ang mobility habang itinataguyod ang bisyon nitong zero crashes, zero emissions, at zero congestion. Pinagbubuklod ng mga pandaigdigang operasyon nito ang malalaki at multidisciplinary na team na nakatuon sa inobasyon, napapanatiling transportasyon, at kinabukasan ng industriya ng automotive.
Intern sa Pananaliksik ng AI sa Tag-init, AI na Nakapaloob sa Katawan
Magsaliksik sa machine learning, robotics, at mga multimodal na modelo para sa autonomous driving sa General Motors. Magsagawa ng mga eksperimento at makipagtulungan sa mga pangkat ng pananaliksik at engineering sa isang hybrid na internship sa Sunnyvale, California.
Paglalarawan
- Siyasatin ang machine learning, robotics, at autonomous driving sa pamamagitan ng isang proyektong inilapat na pananaliksik.
- Makipagtulungan sa mga mananaliksik at inhinyero upang bumuo ng mga palagay, magplano ng mga eksperimento, magsanay at magsuri ng mga modelo, magpaliwanag ng mga resulta, at magbahagi ng mga natuklasan.
- Tukuyin ang mga suliranin sa pananaliksik at bumuo ng mga prototype para sa mga aplikasyon ng autonomous driving.
- Magplano at magsagawa ng mga eksperimento, pag-aaral ng ablation, at mga pagsukat na kwantitatibo.
- Magsanay at magsagawa ng benchmark sa mga modelo gamit ang malalaking dataset at imprastraktura ng distributed computing.
- Pag-aralan ang gawi ng modelo, mga kaso ng pagkabigo, generalization, at mga kompromiso sa performance.
- Makipagtulungan sa mga pangkat sa perception, planning, robotics, controls, at systems engineering.
- Mag-ambag sa mga teknikal na talakayan at, kung naaangkop, sa dokumentasyon ng pananaliksik, mga publikasyon, patent, o proyektong open source.
- Iharap ang mga natuklasan sa mga teknikal at pangkat na may iba-ibang tungkulin.
Mga Kinakailangan
- Kasalukuyang kumukuha o naghahandang magsimula ng Ph.D. sa machine learning, artificial intelligence, computer science, robotics, o kaugnay na teknikal na disiplina.
- Malalim na kaalaman sa makabagong mga pamamaraan ng machine learning at deep learning.
- Mahusay sa Python at may karanasan sa PyTorch, TensorFlow, JAX, o iba pang framework ng machine learning.
- May napatunayang karanasan sa pananaliksik sa AI o machine learning mula sa coursework, mga proyektong akademiko, publikasyon, o katumbas na trabaho.
- May malakas na kakayahang magsuri at lumutas ng problema, kabilang ang karanasan sa pagdidisenyo ng mga eksperimento at pagpapakahulugan ng mga resulta.
- Kayang makipagtulungan sa kapaligirang pangkat na may iba-ibang tungkulin.
- Mahusay magsulat, magsalita, at magpresenta.
- Handang magtrabaho nang 40 oras bawat linggo sa buong panahon ng internship.
- May karanasan sa transformers, malalaking modelo ng wika, mga modelong vision-language, vision-language-action, diffusion, o iba pang generative architecture.
- May karanasan sa reinforcement learning, imitation learning, self-supervised learning, world models, multimodal learning, o temporal modeling.
- Pamilyar sa mga autonomous vehicle, advanced driver assistance system, robotics, o embodied AI.
- May karanasan sa malalaking dataset, distributed training, high-performance computing, o pagpapalaki ng mga modelo.
- May katibayan ng malalaking teknikal na ambag, gaya ng mga publikasyong unang awtor, grant, fellowship, patent, o gawaing open source.
- May karanasan sa C++ o iba pang wika para sa systems programming.
- Nagbabalak bumalik sa isang programang pang-degree pagkatapos ng internship o co-op.
- Inaasahang magtatapos sa pagitan ng Disyembre 2027 at Hunyo 2028.
Mga Benepisyo
- Ang mga kwalipikadong estudyanteng mapipili sa 2027 Student Program ay tatanggap ng minsanang bukol-bukol na stipend na papatawan ng buwis.
- Mga bayad na holiday ng GM sa U.S.
- GM Family First Vehicle Discount Program.
- Posibilidad na umunlad sa GM batay sa performance at pangangailangan ng negosyo.
- Mga event para sa mga intern at pagkakataong makipag-network sa mga lider ng kumpanya at kapwa intern.
- Mentoring at aktuwal na karanasan sa mga pundasyon ng data at machine learning para sa autonomous driving.