General Motors globalna je automobilska i proizvodna tvrtka koja djeluje u područjima razvoja vozila, proizvodnje, prometa i informacijske tehnologije. Osnovan 1908. godine, GM razvija tehnologije usmjerene na unapređenje mobilnosti, istodobno slijedeći svoju viziju nulte stope prometnih nesreća, nulte emisije i nulte prometne gužve. Njegove međunarodne operacije okupljaju velike multidisciplinarne timove usmjerene na inovacije, održivi promet i budućnost automobilske industrije.
Pripravnik inženjer umjetne inteligencije i strojnog učenja s doktoratom – simulacija autonomnih vozila u tvrtki General Motors
Doktorska praksa u tvrtki General Motors usmjerena na istraživanje i validaciju modela strojnog učenja za autonomna vozila. Posao obuhvaća simulaciju, podatkovne sustave i alate za evaluaciju koji podržavaju razvoj autonomnih vozila usmjeren na proizvodnju.
Opis
- Razvijati i prototipirati napredne pristupe strojnog učenja za percepciju, predviđanje, planiranje i donošenje odluka
- Izrađivati, trenirati, procjenjivati i usavršavati modele pomoću velikih multimodalnih skupova podataka o vožnji i senzorima
- Razvijati podatkovne cjevovode, tijekove eksperimenata i alate za evaluaciju koji podržavaju brzu iteraciju modela
- Testirati modele simulacijom i drugim metodama validacije, uključujući analizu performansi i istraživanje kvarova
- Unaprjeđivati modele i sustave za skalabilnost, latenciju, pouzdanost i zahtjeve za implementaciju
- Surađivati s istraživačkim i inženjerskim timovima na uključivanju prototipova u sustave autonomnih vozila
- Bilježiti rezultate istraživanja, priopćavati tehničke zaključke i podržavati publikacije ili druge istraživačke rezultate
Zahtjevi
- Biti redovito upisan student doktorskog studija računalnih znanosti, strojnog učenja, umjetne inteligencije, robotike, inženjerstva ili srodnog STEM područja
- Imati najmanje jednu akademsku četvrtinu ili semestar preostalog studija nakon završetka prakse
- Pokazati značajno istraživačko iskustvo u području umjetne inteligencije i strojnog učenja kroz publikacije, istraživačke projekte, napredne kolegije ili usporediv rad
- Imati izvrsno razumijevanje suvremenih tehnika strojnog i dubokog učenja
- Vješto programirati u Pythonu i imati praktično iskustvo s PyTorchom, TensorFlowom, JAXom ili usporedivim okvirom strojnog učenja
- Znati osmisliti eksperimente, protumačiti rezultate i primijeniti kvantitativne tehnike rješavanja problema
- Imati dobre temelje programiranja, otklanjanja pogrešaka i razvoja softvera
- Učinkovito komunicirati i surađivati s istraživačkim i inženjerskim timovima
- Biti dostupan za rad 40 sati tjedno tijekom cijele prakse
- Poželjno: istraživačko iskustvo u autonomnim vozilima, ADAS-u, robotici, računalnom vidu ili utjelovljenoj umjetnoj inteligenciji
- Poželjno: poznavanje temeljnih modela, transformera, generativnih ili difuzijskih modela odnosno arhitektura vida i jezika
- Poželjno: iskustvo s multimodalnim podacima s kamera, lidara, radara ili drugih senzora
- Poželjno: iskustvo sa samonadziranim učenjem, učenjem oponašanjem, učenja potkrepljivanjem ili dubokim učenjem potkrepljivanjem
- Poželjno: iskustvo s distribuiranim, paralelnim ili visokoučinkovitim računanjem
- Poželjno: iskustvo u sustavima strojnog učenja, podatkovnim cjevovodima, okvirima za eksperimente ili produkcijski usmjerenoj infrastrukturi modela
- Poželjno: iskustvo sa simulacijom, okruženjima zatvorene petlje ili validacijom prema scenarijima vožnje u stvarnom svijetu
- Poželjno: poznavanje predviđanja putanje, planiranja ponašanja, planiranja kretanja, percepcije, kartiranja ili strukturiranog razumijevanja scene
- Poželjno: znanje C++-a ili drugog jezika za sistemsko programiranje
- Poželjno: iskustvo s GPU programiranjem, CUDA-om, okvirima za akceleratore ili profiliranjem performansi
- Poželjno: poznavanje numeričke optimizacije, statističke procjene, probabilističkog modeliranja i analize kompromisa na razini sustava
- Poželjno: publikacije s prvim autorstvom, grantovi, stipendije, patenti ili doprinosi otvorenom kodu
Pogodnosti
- Plaćeni praznici koje GM obilježava u Sjedinjenim Američkim Državama
- Pristup programu GM Family First Vehicle Discount Program
- Mogućnost napredovanja u tvrtki GM na temelju rezultata
- Događanja za pripravnike s prilikama za umrežavanje s čelnicima tvrtke i drugim pripravnicima
- Jednokratni oporezivi paušalni dodatak za studente koji ispunjavaju uvjete, namijenjen potpori pri preseljenju