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自動運転車両シミュレーション担当AIおよび機械学習エンジニア博士インターン
ゼネラルモーターズで、自動運転車両向け機械学習モデルの研究と検証に取り組む博士課程インターンです。 シミュレーション、データシステム、評価ツールを通じて、量産を見据えた自動運転機能を支援します。
仕事内容
- 認識、予測、計画、意思決定のための高度な機械学習手法を開発し、プロトタイプを作成する
- 大規模なマルチモーダル走行データおよびセンサーデータセットを用いてモデルを作成、学習、評価、改良する
- モデルの迅速な反復を支援するデータパイプライン、実験ワークフロー、評価ツールを開発する
- シミュレーションなどの検証手法でモデルをテストし、性能を分析して失敗の原因を調査する
- スケーラビリティ、レイテンシー、信頼性、展開要件に合わせてモデルとシステムを改善する
- 研究チームおよびエンジニアリングチームと協力し、プロトタイプを自動運転車両システムに組み込む
- 研究成果を記録し、技術的な結論を伝え、論文発表などの研究成果物を支援する
応募要件
- コンピュータサイエンス、機械学習、人工知能、ロボティクス、工学、または関連する STEM 分野の博士課程にフルタイムで在籍していること
- インターンシップ終了後も少なくとも1学期または1クォーター在籍期間が残っていること
- 論文、研究プロジェクト、高度な履修科目、または同等の技術業務を通じて、十分な AI および機械学習研究経験を示せること
- 現在の機械学習および深層学習手法を十分に理解していること
- Python に習熟し、PyTorch、TensorFlow、JAX、または同等の機械学習フレームワークの実務経験があること
- 実験を設計し、結果を解釈し、定量的な問題解決手法を適用できること
- 確かなプログラミング、デバッグ、ソフトウェア開発の基礎を備えていること
- 効果的にコミュニケーションを取り、研究チームとエンジニアリングチームをまたいで協働できること
- インターンシップ期間中、週40時間勤務できること
- 歓迎：自動運転車両、ADAS、ロボティクス、コンピュータビジョン、またはエンボディード AI の研究経験
- 歓迎：基盤モデル、Transformer、生成モデル、拡散モデル、または視覚言語アーキテクチャに関する知識
- 歓迎：マルチモーダルなカメラ、LiDAR、レーダー、その他のセンサーデータの経験
- 歓迎：自己教師あり学習、模倣学習、強化学習、または深層強化学習の経験
- 歓迎：分散、並列、または高性能コンピューティング環境の経験
- 歓迎：ML システム、データパイプライン、実験フレームワーク、または本番運用を重視したモデル基盤に関する経験
- 歓迎：シミュレーション、クローズドループ環境、または実世界の走行シナリオに対する検証経験
- 歓迎：軌道予測、行動計画、運動計画、認識、マッピング、または構造化シーン理解に関する知識
- 歓迎：C++ またはその他のシステムプログラミング言語に習熟していること
- 歓迎：GPU プログラミング、CUDA、アクセラレータフレームワーク、または性能プロファイリングの経験
- 歓迎：数値最適化、統計的推定、確率モデリング、システムレベルのトレードオフ分析に関する知識
- 歓迎：筆頭著者論文、研究助成金、フェローシップ、特許、またはオープンソースへの貢献
福利厚生
- 米国の GM が定める有給休日
- GM の Family First Vehicle Discount Program の利用
- 成果に応じて GM 内で成長できる可能性
- 会社のリーダーや他のインターンとのネットワーキング機会を提供するインターン向けイベント
- 対象となる学生には、転居を支援するための一回限りの課税対象一括手当