A General Motors é uma empresa global dos setores automotivo e industrial, com atuação em engenharia de veículos, produção, transporte e tecnologia da informação. Fundada em 1908, a GM desenvolve tecnologias voltadas ao avanço da mobilidade enquanto busca concretizar sua visão de zero acidentes, zero emissões e zero congestionamentos. Suas operações internacionais reúnem grandes equipes multidisciplinares focadas em inovação, transporte sustentável e no futuro da indústria automotiva.
Estagiário de PhD em IA e Aprendizado de Máquina – Simulação de Veículos Autônomos na General Motors
Vaga de estágio de PhD na General Motors focada na pesquisa e validação de modelos de aprendizado de máquina para veículos autônomos. O trabalho abrange simulação, sistemas de dados e ferramentas de avaliação que apoiam recursos de condução autônoma voltados à produção.
Descrição
- Desenvolver e criar protótipos de abordagens avançadas de aprendizado de máquina para percepção, previsão, planejamento e tomada de decisões
- Criar, treinar, avaliar e aprimorar modelos com grandes conjuntos de dados multimodais de condução e sensores
- Desenvolver pipelines de dados, fluxos de trabalho experimentais e ferramentas de avaliação que apoiem a rápida iteração de modelos
- Testar modelos por meio de simulação e outros métodos de validação, incluindo análise de desempenho e investigação de falhas
- Aprimorar modelos e sistemas para atender a requisitos de escalabilidade, latência, confiabilidade e implantação
- Trabalhar com equipes de pesquisa e engenharia para incorporar protótipos a sistemas de veículos autônomos
- Registrar resultados de pesquisa, comunicar conclusões técnicas e apoiar publicações ou outros entregáveis de pesquisa
Requisitos
- Estar matriculado em período integral em um programa de PhD em ciência da computação, aprendizado de máquina, inteligência artificial, robótica, engenharia ou disciplina STEM relacionada
- Ter pelo menos um trimestre ou semestre acadêmico restante após o término do estágio
- Demonstrar experiência significativa em pesquisa de IA e aprendizado de máquina por meio de publicações, projetos de pesquisa, disciplinas avançadas ou trabalho técnico comparável
- Demonstrar sólido domínio das técnicas atuais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Ter proficiência em programação Python e experiência prática com PyTorch, TensorFlow, JAX ou framework de aprendizado de máquina comparável
- Saber projetar experimentos, interpretar resultados e aplicar técnicas quantitativas de resolução de problemas
- Ter sólidos fundamentos de programação, depuração e desenvolvimento de software
- Comunicar-se efetivamente e colaborar com equipes de pesquisa e engenharia
- Estar disponível para trabalhar 40 horas por semana durante todo o estágio
- Preferencial: experiência de pesquisa em veículos autônomos, ADAS, robótica, visão computacional ou IA incorporada
- Preferencial: familiaridade com modelos de base, transformers, modelos generativos ou de difusão, ou arquiteturas de visão e linguagem
- Preferencial: experiência com dados multimodais de câmeras, lidar, radar ou outros sensores
- Preferencial: experiência com aprendizado autossupervisionado, por imitação, por reforço ou aprendizado profundo por reforço
- Preferencial: experiência em ambientes de computação distribuída, paralela ou de alto desempenho
- Preferencial: experiência com sistemas de aprendizado de máquina, pipelines de dados, frameworks de experimentação ou infraestrutura de modelos voltada à produção
- Preferencial: experiência com simulação, ambientes de ciclo fechado ou validação em relação a cenários reais de condução
- Preferencial: conhecimento de previsão de trajetória, planejamento comportamental, planejamento de movimento, percepção, mapeamento ou compreensão estruturada de cenas
- Preferencial: proficiência em C++ ou outra linguagem de programação de sistemas
- Preferencial: experiência com programação de GPU, CUDA, frameworks de aceleradores ou criação de perfis de desempenho
- Preferencial: conhecimento de otimização numérica, estimação estatística, modelagem probabilística e análise de trade-offs em nível de sistema
- Preferencial: publicações como primeiro autor, bolsas, fellowships, patentes ou contribuições para projetos de código aberto
Benefícios
- Feriados remunerados observados pela GM nos Estados Unidos
- Acesso ao Programa de Desconto para Veículos Family First da GM
- Possibilidade de crescimento dentro da GM com base nos resultados
- Eventos para estagiários com oportunidades de networking com líderes da empresa e outros estagiários
- Um pagamento único tributável em parcela fixa para estudantes elegíveis, destinado a ajudar com a mudança