General Motors — глобальная автомобильная и промышленная компания, работающая в сферах разработки автомобилей, производства, транспорта и информационных технологий. Основанная в 1908 году, GM разрабатывает технологии для развития мобильности и стремится реализовать своё видение мира без аварий, выбросов и пробок. Международная деятельность компании объединяет крупные междисциплинарные команды, сосредоточенные на инновациях, экологичном транспорте и будущем автомобильной отрасли.
Летняя стажировка исследователя в области embodied AI
Исследуйте машинное обучение, робототехнику и мультимодальные модели для автономного вождения в General Motors. Проводите эксперименты и сотрудничайте с исследовательскими и инженерными командами в рамках гибридной стажировки в Саннивейле, штат Калифорния.
Описание
- Исследуйте машинное обучение, робототехнику и автономное вождение в рамках прикладного исследовательского проекта.
- Сотрудничайте с исследователями и инженерами: формулируйте гипотезы, планируйте эксперименты, обучайте и оценивайте модели, интерпретируйте результаты и делитесь выводами.
- Определяйте исследовательские задачи и создавайте прототипы для систем автономного вождения.
- Планируйте и проводите эксперименты, абляционные исследования и количественные оценки.
- Обучайте модели на больших наборах данных и сравнивайте их производительность с помощью распределённой вычислительной инфраструктуры.
- Изучайте поведение моделей, случаи сбоев, способность к обобщению и компромиссы в производительности.
- Работайте с командами по компьютерному зрению, планированию, робототехнике, управлению и системной инженерии.
- Участвуйте в технических обсуждениях и, если это уместно, в подготовке исследовательской документации, публикаций, патентов или проектов с открытым исходным кодом.
- Представляйте результаты технической и межфункциональной аудитории.
Требования
- Учитесь или готовитесь начать обучение в докторантуре по машинному обучению, искусственному интеллекту, информатике, робототехнике или смежной технической специальности.
- Хорошо владеете современными методами машинного и глубокого обучения.
- Знаете Python и имеете опыт работы с PyTorch, TensorFlow, JAX или другой платформой машинного обучения.
- Имеете подтверждённый опыт исследований в области ИИ или машинного обучения: в рамках курсов, академических проектов, публикаций или сопоставимой работы.
- Обладаете сильными аналитическими навыками и умеете решать задачи, в том числе разрабатывать эксперименты и интерпретировать результаты.
- Умеете сотрудничать в межфункциональной командной среде.
- Обладаете сильными навыками письменного и устного общения и презентации.
- Можете работать 40 часов в неделю на протяжении всей стажировки.
- Имеете опыт работы с трансформерами, большими языковыми моделями, моделями «зрение — язык», моделями «зрение — язык — действие», диффузионными моделями или другими генеративными архитектурами.
- Имеете опыт работы с обучением с подкреплением, обучением по демонстрациям, самообучением без учителя, моделями мира, мультимодальным обучением или временным моделированием.
- Знакомы с автономными транспортными средствами, передовыми системами помощи водителю, робототехникой или embodied AI.
- Имеете опыт работы с большими наборами данных, распределённым обучением, высокопроизводительными вычислениями или масштабированием моделей.
- Имеете подтверждённые значительные технические достижения, например публикации, где вы выступили первым автором, гранты, стипендии, патенты или проекты с открытым исходным кодом.
- Имеете опыт работы с C++ или другим языком системного программирования.
- Планируете вернуться к обучению по программе после стажировки или кооперативной практики.
- Ожидаемая дата окончания обучения — с декабря 2027 по июнь 2028 года.
Преимущества
- Студенты, соответствующие требованиям и отобранные в программу для студентов 2027 года, получат единовременную налогооблагаемую выплату.
- Оплачиваемые праздничные дни GM в США.
- Программа скидок GM Family First на автомобили.
- Возможность профессионального роста в GM в зависимости от результатов работы и потребностей бизнеса.
- Мероприятия для стажёров и возможности познакомиться с руководителями компании и другими стажёрами.
- Наставничество и практический опыт работы с данными и основами машинного обучения для автономного вождения.