ゼネラルモーターズは、車両エンジニアリング、製造、輸送、情報技術の分野で事業を展開するグローバルな自動車・製造企業です。1908年に創立され、モビリティの発展を目指す技術を開発するとともに、衝突事故ゼロ、排出ガスゼロ、渋滞ゼロというビジョンの実現に取り組んでいます。世界各地の事業では、多様な専門分野の大規模なチームが協力し、イノベーション、持続可能な交通、自動車業界の未来に注力しています。
生成AI上級研究員（世界モデル）
ゼネラルモーターズの自動運転車に向け、拡散モデルベースの世界モデル研究を主導します。 大規模な研究を通じて、生成AI、シミュレーション、レベル3自動運転を推進します。
仕事内容
- 拡散モデルベースの走行環境および動態の世界モデルに関する独創的な研究を行う。
- 動画およびマルチモーダル生成向けの大規模拡散モデルを設計、学習、評価する。
- 生成結果の時間的一貫性、物理的妥当性、制御可能性を重視する。
- 分散型マルチGPUシステムでの大規模学習を構築、最適化する。
- 学習の安定性、スループット、メモリ使用量、拡張性を改善する。
- 将来シナリオ、反実仮想探索、閉ループシミュレーション、ロングテールシナリオの網羅に向け、行動とコンテキストで条件付けられた世界モデルを作成する。
- 車両群規模のデータセット向けに、データキュレーション、事前学習、ファインチューニング、難しい走行シナリオのターゲット生成を含むデータおよび学習手法を開発、評価する。
- 厳密な評価を通じて、生成品質、一貫性、シナリオ網羅性を、自動運転の下流KPI向上と結び付ける。
- エンジニアリングチームと連携し、研究をシミュレーション、合成データ生成、自動運転開発向けの拡張可能なツールに反映する。
- 主要な学会や学術誌で研究成果を発表する。
- 生成AIの進歩を追跡し、レベル3自動運転に関連する技術を開発する。
応募要件
- コンピューターサイエンス、電気工学、ロボティクス、または関連分野の博士号。特に優秀な修士課程修了者も検討対象。
- 生成AI、コンピュータービジョン、機械学習、または関連分野で3年以上の研究経験。
- 複雑な研究プロジェクトに関する深い専門知識と、実質的な貢献を示す実績。
- 拡散モデルに関する高度な専門知識、および画像、動画、マルチモーダルデータ向け生成モデルの設計、学習、評価の実務経験。
- 分散システムで深層学習モデルを大規模に学習させた実務経験。学習の安定化、性能最適化、体系的な実験の実施を含む。
- 時間的一貫性、条件付け手法、環境動態の学習を含む、世界モデリングと時空間学習への深い理解。
- 主要なAI／ML学会および学術誌での豊富な発表実績。
- 優れたPythonプログラミングスキル。
- PyTorchを含む最新のAIフレームワークの使用経験。
福利厚生
- 職務に関連する評価および／または採用前審査が必要となる場合があります。
- 障害のある応募者には合理的配慮を提供します。