Thermo Fisher Scientific izstrādā un piegādā zinātniskos instrumentus, reaģentus, palīgmateriālus un programmatūras pakalpojumus organizācijām, kas darbojas dzīvības zinātņu, veselības aprūpes un analītiskās ķīmijas jomā. Uzņēmuma produktu klāsts atbalsta laboratoriju pētniecību un ražošanu, un tā lietojums aptver diagnostiku, laboratorijas darba procesu automatizāciju un zāļu izstrādi. Uzņēmuma produkti un pakalpojumi palīdz pētniecības un veselības aprūpes komandām pārvaldīt sarežģītus laboratorijas procesus un veicināt zinātnes attīstību.
Fiziskā mākslīgā intelekta pētniecības praktikants (attālināts darbs, Amerikas Savienotās Valstis)
Pētiet un izstrādājiet fiziskā mākslīgā intelekta sistēmas, kas aptver datorredzi, redzes un valodas modeļus, 3D uztveri un robotiku. Pārvērtiet eksperimentālo darbu reproducējamā kodā, ieviešamos pakalpojumos, novērtējuma pārskatos un demonstrācijās.
Apraksts
- Izstrādājiet un precizējiet modeļus noteikšanai, izsekošanai, segmentēšanai, pozas un aktivitātes atpazīšanai, kā arī ainas izpratnei
- Apmāciet un novērtējiet redzes un valodas modeļus piesaistei, blīvai attēlu anotēšanai, atbildēšanai uz laika jautājumiem un rīku izmantošanai
- Veidojiet ar meklēšanu papildinātas un uz aģentiem balstītas darbplūsmas uztverei un darbībai
- Izstrādājiet uztverē balstītu vadības politiku prototipus, izmantojot simulētus un reālās pasaules datus
- Savienojiet uztveres sistēmas ar plānotājiem un uzdevumu grafiem manipulācijas, navigācijas un drošības lietojumiem
- Sagatavojiet datu kopas, definējiet novērtēšanas metodes un KPI, kā arī veiciet ablācijas pētījumus
- Ieviesiet pētniecības sistēmas kā uzticamus pakalpojumus, izmantojot Kubernetes, Docker, Ray un FastAPI
- Ieviesiet profilēšanu, telemetriju un nepārtrauktu integrāciju reproducējamas pētniecības atbalstam
- Koordinējiet vairāku aģentu cauruļvadus starp uztveri, spriešanu, simulāciju un koda ģenerēšanu
- Pētiet video izpratni, 3D ainas piesaisti, malu skaitļošanu, multimodālu novērtēšanu un sim-to-real vadības politiku veiktspēju
- Veidojiet publicējamus vai atvērtā pirmkoda pētījumus, ražošanai gatavus komponentus, reproducējamas implementācijas, novērtējuma pārskatus un demonstrācijas
Prasības
- Jūs studējat datorzinātnes, elektrotehnikas, robotikas vai saistītas jomas maģistra vai doktora programmā un aktīvi publicējat datorredzes, mašīnmācīšanās vai robotikas jomā
- Jums ir padziļinātas Python un PyTorch vai JAX prasmes, tostarp izpratne par CUDA profilēšanu un jauktas precizitātes apmācību
- Jums ir pētniecības pieredze datorredzē un vismaz vienā no šīm jomām: redzes un valodas modeļi, iemiesotais vai fiziskais mākslīgais intelekts vai 3D uztvere
- Spējat pārvērst publicētu pētījumu implementācijā, ablācijas pētījumos un stingri izsekojamos rezultātos
- Jums ir pieredze ar video modeļiem, difūziju, 3D Gaussian Splatting vai NeRF, SLAM vai ainas rekonstrukciju
- Jums ir iepriekšēja pieredze multimodālā piesaistē vai laika spriešanā
- Pārzināt ROS2, DeepStream vai TAO, vai malu secināšanas optimizāciju, izmantojot TensorRT vai ONNX
- Jums ir pieredze mērogojamā apmācībā ar Ray, izkliedētiem datu ielādētājiem vai sadalītiem kontrolpunktiem
- Ievērojat augstus programmatūras izstrādes standartus, tostarp testēšanu, lintēšanu, profilēšanu, konteinerizāciju un reproducējamību
- Jums ir publiski pieejams tehniskais darbs, piemēram, GitHub projekti, publikācijas, kurās esat pirmais autors, vai nozīmīgs ieguldījums atvērtā pirmkoda projektos