General Motors
General Motors
General Motors je globálna automobilová a výrobná spoločnosť pôsobiaca v oblasti vývoja vozidiel, výroby, dopravy a informačných technológií. Spoločnosť GM, založená v roku 1908, vyvíja technológie zamerané na pokrok v mobilite a zároveň presadzuje svoju víziu nulového počtu nehôd, nulových emisií a nulových dopravných zápch. Jej medzinárodné operácie spájajú veľké multidisciplinárne tímy, ktoré sa zameriavajú na inovácie, udržateľnú dopravu a budúcnosť automobilového priemyslu.

Letný stážista vo výskume umelej inteligencie: stelesnená AI

Skúmajte strojové učenie, robotiku a multimodálne modely pre autonómnu jazdu v spoločnosti General Motors. Vykonávajte experimenty a spolupracujte s výskumnými a inžinierskymi tímami počas hybridnej stáže v Sunnyvale v Kalifornii.

Popis

  • Preskúmajte strojové učenie, robotiku a autonómnu jazdu prostredníctvom aplikovaného výskumného projektu.
  • Spolupracujte s výskumníkmi a inžiniermi na formulovaní hypotéz, plánovaní experimentov, trénovaní a hodnotení modelov, interpretácii výsledkov a zdieľaní zistení.
  • Definujte výskumné problémy a vytvárajte prototypy pre aplikácie autonómnej jazdy.
  • Plánujte a vykonávajte experimenty, ablačné štúdie a kvantitatívne hodnotenia.
  • Trénujte a porovnávajte modely na rozsiahlych súboroch údajov pomocou distribuovanej výpočtovej infraštruktúry.
  • Skúmajte správanie modelov, prípady zlyhania, schopnosť zovšeobecňovania a kompromisy vo výkonnosti.
  • Spolupracujte s tímami zameranými na vnímanie, plánovanie, robotiku, riadiace systémy a systémové inžinierstvo.
  • Zapájajte sa do technických diskusií a podľa potreby prispievajte k výskumnej dokumentácii, publikáciám, patentom alebo projektom s otvoreným zdrojovým kódom.
  • Prezentujte zistenia technickému aj medzifunkčnému publiku.

Požiadavky

  • Študujete alebo sa pripravujete na začatie doktorandského štúdia v oblasti strojového učenia, umelej inteligencie, informatiky, robotiky alebo príbuzného technického odboru.
  • Dobre ovládate súčasné metódy strojového učenia a hlbokého učenia.
  • Ovládate Python a máte skúsenosti s PyTorch, TensorFlow, JAX alebo iným rámcom strojového učenia.
  • Preukázateľné skúsenosti s výskumom umelej inteligencie alebo strojového učenia získané v rámci štúdia, akademických projektov, publikácií alebo ekvivalentnej práce.
  • Výborné analytické schopnosti a schopnosti riešiť problémy vrátane skúseností s navrhovaním experimentov a interpretáciou výsledkov.
  • Schopnosť spolupracovať v medzifunkčnom tímovom prostredí.
  • Dobré písomné a ústne komunikačné a prezentačné zručnosti.
  • Možnosť pracovať počas stáže 40 hodín týždenne.
  • Skúsenosti s transformermi, veľkými jazykovými modelmi, modelmi videnia a jazyka, modelmi videnia, jazyka a akcie, difúznymi modelmi alebo inými generatívnymi architektúrami.
  • Skúsenosti s posilňovacím učením, učením napodobňovaním, samoriadeným učením, modelmi sveta, multimodálnym učením alebo časovým modelovaním.
  • Znalosť autonómnych vozidiel, pokročilých asistenčných systémov pre vodiča, robotiky alebo stelesnenej AI.
  • Skúsenosti s rozsiahlymi súbormi údajov, distribuovaným trénovaním, vysokovýkonným výpočtovým prostredím alebo škálovaním modelov.
  • Doklady o významných technických prínosoch, napríklad publikácie s hlavným autorstvom, granty, štipendiá, patenty alebo práca na projektoch s otvoreným zdrojovým kódom.
  • Skúsenosti s jazykom C++ alebo iným systémovým programovacím jazykom.
  • Plán po stáži alebo odbornej praxi pokračovať v štúdiu.
  • Očakávaný termín ukončenia štúdia je od decembra 2027 do júna 2028.

Benefity

  • Študenti, ktorí splnia podmienky a budú vybraní do študentského programu na rok 2027, dostanú jednorazový zdaniteľný paušálny príspevok.
  • Platené sviatky spoločnosti GM v USA.
  • Program zliav na vozidlá GM pre rodiny zamestnancov.
  • Možnosť kariérneho rastu v GM podľa pracovného výkonu a potrieb spoločnosti.
  • Podujatia pre stážistov a príležitosti nadväzovať kontakty s vedúcimi pracovníkmi spoločnosti a ostatnými stážistami.
  • Mentoring a praktické skúsenosti so základmi dát a strojového učenia pre autonómnu jazdu.