NVIDIA opracowuje technologie przyspieszonych obliczeń i sztucznej inteligencji wykorzystywane w branży gier, centrach danych, chmurze obliczeniowej, ochronie zdrowia, produkcji, motoryzacji i robotyce. Firma rozwija procesory graficzne, platformy AI, technologie symulacyjne oraz rozwiązania dla konkretnych branż, w tym NVIDIA Omniverse do współpracy przy projektach 3D, NVIDIA DRIVE do rozwoju pojazdów autonomicznych i NVIDIA Clara do zastosowań medycznych. NVIDIA skupia duże zespoły techniczne pracujące nad infrastrukturą i oprogramowaniem wspierającymi zaawansowane obliczenia, symulacje oraz analitykę opartą na sztucznej inteligencji.
Stażysta badawczy NVIDIA z doktoratem: systemy autonomiczne i fizyczna sztuczna inteligencja, Singapur, praca zdalna
Prowadź badania nadające się do publikacji w obszarze pojazdów autonomicznych, robotyki i fizycznej sztucznej inteligencji w NVIDIA. Opracowuj metody autonomii i pomagaj przekazywać wyniki badań zespołom produktowym.
Opis
- Opracowywać i wdrażać metody dla pojazdów autonomicznych, robotyki i fizycznej sztucznej inteligencji
- Prowadzić oryginalne badania i publikować wyniki
- Współpracować z innymi badaczami, zespołami produktowymi i zewnętrznymi naukowcami
- Przekazywać opracowane technologie odpowiednim zespołom produktowym
Wymagania
- Obecnie studiować na studiach doktoranckich z robotyki, informatyki, inżynierii komputerowej lub pokrewnej dziedziny
- Mieć doświadczenie badawcze w obszarze pojazdów autonomicznych, robotyki, ucieleśnionej sztucznej inteligencji lub systemów autonomicznych
- Dobrze rozumieć teorię i praktykę autonomii pojazdów lub robotów albo posiadać specjalistyczną wiedzę w pokrewnej dziedzinie i interesować się jej zastosowaniem w systemach autonomicznych
- Wykazywać się doskonałością badawczą potwierdzoną publikacjami na wiodących konferencjach lub w czasopismach, takich jak RSS, ICRA, CoRL, IJRR, NeurIPS, ICML, CVPR lub TAC, a także innymi rezultatami badań, na przykład oprogramowaniem open source
- Mieć wyjątkowe umiejętności programowania w Pythonie
- Doświadczenie w C++ i programowaniu równoległym, w tym CUDA, będzie dodatkowym atutem
- Mieć doświadczenie w korzystaniu z frameworków uczenia maszynowego, takich jak PyTorch
- Mieć bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i interpersonalne
- Umieć skutecznie pracować w dynamicznym zespole badawczym
Benefity
- Możliwość publikowania wyników badań
- Możliwość udostępniania kodu jako open source
- Kultura współpracy
- Możliwość kształtowania rzeczywistych produktów podczas prowadzenia badań nadających się do publikacji