Thermo Fisher Scientific vyvíja a dodáva vedecké prístroje, reagencie, spotrebný materiál a softvérové služby organizáciám pôsobiacim v oblasti biologických vied, zdravotnej starostlivosti a analytickej chémie. Jeho portfólio podporuje laboratórny výskum a výrobu a zahŕňa aplikácie od diagnostiky a automatizácie laboratórnych pracovných postupov až po objavovanie liekov. Produkty a služby spoločnosti pomáhajú výskumným a zdravotníckym tímom riadiť zložité laboratórne procesy a rozvíjať vedecký pokrok.
Stážista v oblasti výskumu fyzickej AI (na diaľku, Spojené štáty)
Skúmajte a vyvíjajte systémy fyzickej AI zahŕňajúce počítačové videnie, modely videnia a jazyka, 3D vnímanie a robotiku. Premieňajte experimentálnu prácu na reprodukovateľný kód, nasaditeľné služby, hodnotiace správy a ukážky.
Popis
- Vyvíjať a dolaďovať modely na detekciu, sledovanie, segmentáciu, rozpoznávanie póz a aktivít a porozumenie scénam
- Trénovať a hodnotiť modely videnia a jazyka na uzemnenie, husté titulkovanie, časové odpovedanie na otázky a používanie nástrojov
- Vytvárať pracovné postupy s rozšírením o vyhľadávanie a založené na agentoch pre vnímanie a konanie
- Prototypovať politiky riadenia založené na vnímaní pomocou simulovaných a reálnych údajov
- Prepájať systémy vnímania s plánovačmi a grafmi úloh pre manipuláciu, navigáciu a bezpečnostné aplikácie
- Pripravovať datasety, definovať metódy hodnotenia a kľúčové ukazovatele výkonnosti a vykonávať ablačné štúdie
- Nasadzovať výskumné systémy ako spoľahlivé služby pomocou Kubernetes, Docker, Ray a FastAPI
- Implementovať profilovanie, telemetriu a kontinuálnu integráciu na podporu reprodukovateľného výskumu
- Koordinovať multiagentové pracovné postupy naprieč vnímaním, uvažovaním, simuláciou a generovaním kódu
- Skúmať porozumenie videu, 3D uzemnenie scén, inferenciu na okraji siete, multimodálne hodnotenie a výkonnosť politík sim-to-real
- Vytvárať publikovateľný alebo open-source výskum, komponenty pripravené na produkciu, reprodukovateľné implementácie, hodnotiace správy a ukážky
Požiadavky
- Študovať magisterský alebo doktorandský program v odbore informatika, elektrotechnika, robotika alebo príbuznom odbore a mať aktívne publikácie z počítačového videnia, strojového učenia alebo robotiky
- Pokročilé znalosti Pythonu a PyTorchu alebo JAX vrátane znalosti profilovania CUDA a tréningu so zmiešanou presnosťou
- Výskumné skúsenosti s počítačovým videním a aspoň jednou oblasťou, ako sú modely videnia a jazyka, vtelená alebo fyzická AI či 3D vnímanie
- Schopnosť prejsť od publikovaného výskumu k implementácii, ablačným štúdiám a dôsledne sledovaným výsledkom
- Skúsenosti s videomodelmi, difúziou, 3D Gaussian Splatting alebo NeRF, SLAM či rekonštrukciou scén
- Predchádzajúca práca s multimodálnym uzemnením alebo časovým uvažovaním
- Znalosť ROS2, DeepStream alebo TAO, prípadne optimalizácie inferencie na okraji siete pomocou TensorRT alebo ONNX
- Skúsenosti so škálovateľným tréningom pomocou Ray, distribuovaných načítavačov údajov alebo fragmentovaných kontrolných bodov
- Silné postupy softvérového inžinierstva vrátane testovania, lintovania, profilovania, kontajnerizácie a reprodukovateľnosti
- Verejne dostupná technická práca, napríklad projekty na GitHube, publikácie s prvým autorstvom alebo významné príspevky do open source