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。
ゼネラルモーターズの初級AI・機械学習研究者（ハイブリッド勤務、マウンテンビュー）
先端AI手法を研究し、ゼネラルモーターズのエンジニアリングおよび製品イノベーションに向けた機械学習の試作システムを開発します。ハイブリッド勤務で、GMの研究開発研究者やエンジニアリングチームと協働します。
仕事内容
- 因果AI、ニューロシンボリックAI、世界モデル、マルチモーダルAIと生成AI、エンジニアリングエージェントなどの先端AIテーマを調査します。
- 科学やエンジニアリングの課題を、研究課題、仮説、アルゴリズム、テスト計画に落とし込みます。
- 実世界、シミュレーション、実験、またはエンジニアリングのデータを用いて、機械学習モデルや概念実証システムを構築・評価します。
- 物理システム、因果関係、不確実性、制約、時間経過による変化、複雑な構成要素間の相互作用をモデル化する方法を開発します。
- ベースラインと評価方法を設定し、失敗、頑健性、汎化性、解釈可能性、不確実性を検証します。
- 再現可能な研究用ソフトウェア、データワークフロー、実験パイプラインを作成します。
- GMの研究開発およびエンジニアリングの同僚と連携して研究結果を検証し、試作システムの実用化を探ります。
- レポート、講演、出版物、発明開示、デモ、文書を通じて研究成果を共有します。
- 技術的な議論に参加し、研究計画の策定に貢献します。
- 査読、責任あるイノベーション、継続的な学習を基盤とする協働的な研究環境を支えます。
応募要件
- コンピューターサイエンス、AI、機械学習、応用数学、統計学、計算科学、エンジニアリング、物理学、または関連分野の博士課程に在籍中、または博士号を取得していること。
- 週40時間のフルタイム勤務が可能であること。
- 論文、出版物、特許、オープンソースプロジェクト、研究用ソフトウェア、または同等の技術成果など、関連分野での相当な研究実績があること。
- 機械学習および深層学習の基礎に関する確かな知識。
- 研究テーマに関連する最適化、確率・統計、数値計算、または科学計算の実務的な知識。
- PythonとPyTorch、JAX、TensorFlowなどのフレームワークを用いたモデル構築・評価の実務経験。
- 実験を計画し、指標やベースラインを選び、結果を解釈し、適切な留保を添えて技術的な結論を説明できること。
- 明確な文章力と口頭でのコミュニケーション能力があり、研究者、エンジニア、その他の技術パートナーと効果的に協働できること。
- GMの業務慣行およびプロジェクト要件に従い、出社またはハイブリッドの研究環境で勤務できること。
- 現在および将来にわたり、GMによる移民手続きのスポンサーを必要としないこと。
- 米国人に該当すること：米国市民、永住者、庇護認定者、または難民。
福利厚生
- 会社業績、職位レベル、個人の実績に応じて、インセンティブ賞与の対象となる場合があります。
- 医療保険。
- 歯科保険。
- 視力保険。
- 医療貯蓄口座。
- 柔軟支出口座。
- 退職貯蓄プラン。
- 生命保険。
- 有給休暇および祝日。
- 学費支援制度。
- 従業員支援プログラム。
- GM車両の従業員割引。
- 転居関連福利厚生の手続き支援。