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。
夏季インターン・具現AI研究
ゼネラルモーターズで、自動運転向けの機械学習、ロボティクス、マルチモーダルモデルを研究します。 カリフォルニア州サニーベールでのハイブリッド型インターンシップで、研究・エンジニアリングチームと連携し、実験に取り組みます。
仕事内容
- 応用研究プロジェクトを通じて、機械学習、ロボティクス、自動運転を探究します。
- 研究者やエンジニアと協力し、仮説の策定、実験計画、モデルの学習と評価、結果の解釈、知見の共有を行います。
- 研究課題を定義し、自動運転アプリケーションのプロトタイプを構築します。
- 実験、アブレーション研究、定量評価を計画し、実施します。
- 分散コンピューティング基盤を用いて大規模データセットでモデルを学習し、ベンチマークを行います。
- モデルの挙動、失敗事例、汎化性能、性能上のトレードオフを調査します。
- 認識、計画、ロボティクス、制御、システムエンジニアリングの各チームと連携します。
- 技術的な議論に参加し、必要に応じて研究文書、論文、特許、オープンソースプロジェクトに貢献します。
- 技術者や部門横断の関係者に研究成果を発表します。
応募要件
- 機械学習、人工知能、コンピューターサイエンス、ロボティクス、または関連する技術分野の博士課程に在籍中、あるいは進学予定であること。
- 現代の機械学習および深層学習手法に精通していること。
- Pythonを使いこなし、PyTorch、TensorFlow、JAX、またはその他の機械学習フレームワークの経験があること。
- 授業、学術プロジェクト、論文、または同等の業務経験を通じて、AIまたは機械学習の研究経験を示せること。
- 実験の設計や結果の解釈を含む、優れた分析力と問題解決能力があること。
- 部門横断型のチーム環境で協力できること。
- 優れた文章力、会話力、プレゼンテーション能力があること。
- インターンシップ期間中、週40時間勤務できること。
- Transformer、大規模言語モデル、視覚言語モデル、視覚言語行動モデル、拡散モデル、またはその他の生成アーキテクチャの経験があること。
- 強化学習、模倣学習、自己教師あり学習、世界モデル、マルチモーダル学習、または時系列モデリングの経験があること。
- 自動運転車、先進運転支援システム、ロボティクス、または具現AIに関する知識があること。
- 大規模データセット、分散学習、ハイパフォーマンスコンピューティング、またはモデルのスケーリング経験があること。
- 筆頭著者論文、研究助成、フェローシップ、特許、オープンソースでの活動など、重要な技術的貢献を示せること。
- C++またはその他のシステムプログラミング言語の経験があること。
- インターンシップまたはコープ終了後に学位課程へ復帰する予定であること。
- 2027年12月から2028年6月までの間に卒業予定であること。
福利厚生
- 2027年学生プログラムに選ばれた対象学生には、課税対象の一時金が支給されます。
- GMの米国内の有給祝日休暇。
- GM Family First車両割引プログラム。
- 本人の実績と事業上のニーズに応じて、GMでキャリアを築く機会があります。
- インターン向けイベントに参加し、会社のリーダーや他のインターン生と交流できます。
- メンターの支援を受け、自動運転を支えるデータと機械学習の基盤を実務を通じて学べます。
