A General Motors globális autóipari és gyártóvállalat, amely a járműmérnöki tervezés, a gyártás, a szállítás és az információtechnológia területén működik. Az 1908-ban alapított GM olyan technológiákat fejleszt, amelyek a mobilitás előmozdítását szolgálják, miközben a zéró baleset, zéró kibocsátás és zéró torlódás jövőképét követi. Nemzetközi tevékenységei nagy, multidiszciplináris csapatokat egyesítenek, amelyek az innovációra, a fenntartható közlekedésre és az autóipar jövőjére összpontosítanak.
PhD mesterségesintelligencia- és gépi tanulási mérnök gyakornok – autonóm járműszimuláció a General Motorsnál
Doktori gyakornoki szerepkör a General Motorsnál, amely az autonóm járművekhez használt gépi tanulási modellek kutatására és validálására összpontosít. A munka a gyártásorientált autonómjármű-képességeket támogató szimulációt, adatrendszereket és értékelési eszközöket foglalja magában.
Egyesült Államok
Kalifornia12 300 $ – 14 600 $ / hónap
HibridGyakornokiBelépő szintKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- Fejlett gépi tanulási megközelítések kidolgozása és prototípusainak létrehozása az észlelés, az előrejelzés, a tervezés és a döntéshozatal területén
- Modellek létrehozása, betanítása, értékelése és finomítása nagyméretű, többmodalitású vezetési és szenzoradat-készletekkel
- Adatfolyamatok, kísérleti munkafolyamatok és a modellek gyors iterációját támogató értékelési eszközök fejlesztése
- Modellek tesztelése szimulációval és más validációs módszerekkel, beleértve a teljesítményelemzést és a hibák kivizsgálását
- Modellek és rendszerek fejlesztése a skálázhatósági, késleltetési, megbízhatósági és telepítési követelmények teljesítéséhez
- Együttműködés kutatási és mérnöki csapatokkal a prototípusok autonómjármű-rendszerekbe való beépítésén
- Kutatási eredmények dokumentálása, műszaki következtetések ismertetése, valamint publikációk és más kutatási eredmények támogatása
Követelmények
- Teljes idejű doktori képzésben való részvétel számítástechnika, gépi tanulás, mesterséges intelligencia, robotika, mérnöki tudományok vagy kapcsolódó STEM-területen
- A gyakornoki program befejezése után még legalább egy akadémiai negyedév vagy félév hátraléte
- Jelentős mesterségesintelligencia- és gépitanulás-kutatási tapasztalat publikációk, kutatási projektek, haladó kurzusok vagy hasonló műszaki munka révén
- A korszerű gépi tanulási és mélytanulási technikák alapos ismerete
- Magabiztos Python-programozás, valamint gyakorlati tapasztalat a PyTorch, a TensorFlow, a JAX vagy hasonló gépitanulási keretrendszer használatában
- Kísérletek megtervezésének, az eredmények értelmezésének és a mennyiségi problémamegoldási technikák alkalmazásának ismerete
- Stabil programozási, hibakeresési és szoftverfejlesztési alapok
- Hatékony kommunikáció és együttműködés kutatási és mérnöki csapatokkal
- Heti 40 órás munkavégzés vállalása a teljes gyakornoki időszak alatt
- Előny: kutatási tapasztalat autonóm járművek, ADAS, robotika, számítógépes látás vagy megtestesült mesterséges intelligencia területén
- Előny: alapmodellek, transzformerek, generatív vagy diffúziós modellek, illetve látás-nyelv architektúrák ismerete
- Előny: többmodalitású kamera-, lidar-, radar- vagy más szenzoradatokkal szerzett tapasztalat
- Előny: önfelügyelt, utánzásos, megerősítéses vagy mély megerősítéses tanulási tapasztalat
- Előny: elosztott, párhuzamos vagy nagy teljesítményű számítási környezetekben szerzett tapasztalat
- Előny: gépitanulási rendszerek, adatfolyamatok, kísérleti keretrendszerek vagy gyártásorientált modellinfrastruktúra terén szerzett háttér
- Előny: szimulációval, zárt hurkú környezetekkel vagy valós vezetési forgatókönyvekhez viszonyított validációval szerzett tapasztalat
- Előny: a pályagörbe-előrejelzés, viselkedéstervezés, mozgástervezés, észlelés, térképezés vagy strukturált jelenetértelmezés ismerete
- Előny: C++ vagy más rendszerprogramozási nyelv magabiztos használata
- Előny: GPU-programozási, CUDA-, gyorsítókeretrendszer- vagy teljesítményprofilozási tapasztalat
- Előny: numerikus optimalizálási, statisztikai becslési, valószínűségi modellezési és rendszerszintű kompromisszumelemzési ismeretek
- Előny: első szerzős publikációk, kutatási támogatások, ösztöndíjak, szabadalmak vagy nyílt forráskódú hozzájárulások
Juttatások
- Az Egyesült Államokban a GM által biztosított fizetett ünnepnapok
- Hozzáférés a GM Family First járműkedvezmény-programjához
- Eredmények alapján elérhető fejlődési lehetőség a GM-en belül
- Gyakornoki események, amelyek kapcsolatépítési lehetőséget kínálnak a vállalat vezetőivel és gyakornoktársakkal
- Egyszeri, adóköteles átalányjuttatás a költözés támogatására jogosult hallgatók számára