A Thermo Fisher Scientific desenvolve e fornece instrumentos científicos, reagentes, consumíveis e serviços de software para organizações que atuam nas áreas de ciências da vida, saúde e química analítica. Seu portfólio apoia a pesquisa e a produção em laboratórios, com aplicações que abrangem diagnósticos, automação de fluxos de trabalho laboratoriais e descoberta de medicamentos. Seus produtos e serviços ajudam equipes de pesquisa e saúde a gerenciar processos laboratoriais complexos e avançar no desenvolvimento científico.
Estagiário de pesquisa em IA física (remoto, Estados Unidos)
Pesquise e desenvolva sistemas de IA física abrangendo visão computacional, modelos visão-linguagem, percepção 3D e robótica. Transforme o trabalho experimental em código reproduzível, serviços implantáveis, relatórios de avaliação e demonstrações.
Descrição
- Desenvolver e ajustar modelos para detecção, rastreamento, segmentação, reconhecimento de poses e atividades e compreensão de cenas
- Treinar e avaliar modelos visão-linguagem para grounding, geração densa de legendas, perguntas e respostas temporais e uso de ferramentas
- Criar fluxos de trabalho com recuperação de informações e baseados em agentes para percepção e ação
- Criar protótipos de políticas de controle orientadas por percepção com dados simulados e do mundo real
- Conectar sistemas de percepção a planejadores e grafos de tarefas para aplicações de manipulação, navegação e segurança
- Preparar conjuntos de dados, definir métodos de avaliação e KPIs e realizar estudos de ablação
- Implantar sistemas de pesquisa como serviços confiáveis com Kubernetes, Docker, Ray e FastAPI
- Implementar criação de perfis, telemetria e integração contínua para apoiar pesquisas reproduzíveis
- Coordenar pipelines multiagentes de percepção, raciocínio, simulação e geração de código
- Investigar compreensão de vídeos, grounding de cenas 3D, inferência na borda, avaliação multimodal e desempenho de políticas de simulação para realidade
- Produzir pesquisa publicável ou de código aberto, componentes prontos para produção, implementações reproduzíveis, relatórios de avaliação e demonstrações
Requisitos
- Cursando mestrado ou doutorado em ciência da computação, engenharia elétrica, robótica ou área relacionada, com publicações ativas em visão computacional, aprendizado de máquina ou robótica
- Conhecimento avançado de Python e PyTorch ou JAX, incluindo familiaridade com criação de perfis de CUDA e treinamento de precisão mista
- Experiência de pesquisa em visão computacional e em pelo menos uma área como modelos visão-linguagem, IA incorporada ou física, ou percepção 3D
- Capacidade de transformar pesquisas publicadas em implementação, estudos de ablação e resultados acompanhados rigorosamente
- Experiência com modelos de vídeo, difusão, 3D Gaussian Splatting ou NeRF, SLAM ou reconstrução de cenas
- Experiência anterior com grounding multimodal ou raciocínio temporal
- Familiaridade com ROS2, DeepStream ou TAO, ou com otimização de inferência na borda usando TensorRT ou ONNX
- Experiência com treinamento escalável usando Ray, carregadores de dados distribuídos ou checkpoints fragmentados
- Sólidas práticas de engenharia de software, incluindo testes, linting, criação de perfis, conteinerização e reprodutibilidade
- Trabalho técnico público, como projetos no GitHub, publicações como primeiro autor ou contribuições substanciais de código aberto