General Motors je globalno avtomobilsko in proizvodno podjetje, ki deluje na področjih razvoja vozil, proizvodnje, transporta in informacijske tehnologije. Podjetje GM, ustanovljeno leta 1908, razvija tehnologije, namenjene napredku mobilnosti, hkrati pa sledi viziji nič prometnih nesreč, nič emisij in nič zastojev. Njegove mednarodne dejavnosti povezujejo velike multidisciplinarne ekipe, osredotočene na inovacije, trajnostni promet in prihodnost avtomobilske industrije.
Pripravnik inženir umetne inteligence in strojnega učenja z doktoratom – simulacija avtonomnih vozil pri General Motors
Doktorska praksa pri podjetju General Motors, osredotočena na raziskovanje in validacijo modelov strojnega učenja za avtonomna vozila. Delo vključuje simulacije, podatkovne sisteme in orodja za vrednotenje, ki podpirajo razvoj avtonomnih zmogljivosti za uporabo v proizvodnji.
Opis
- Razvijati in prototipirati napredne pristope strojnega učenja za zaznavanje, napovedovanje, načrtovanje in sprejemanje odločitev
- Ustvarjati, učiti, ocenjevati in izpopolnjevati modele z velikimi multimodalnimi podatkovnimi nabori o vožnji in senzorjih
- Razvijati podatkovne cevovode, delovne tokove eksperimentov in orodja za vrednotenje, ki podpirajo hitro iteracijo modelov
- Preizkušati modele s simulacijami in drugimi metodami validacije, vključno z analizo zmogljivosti in preiskovanjem napak
- Izboljševati modele in sisteme glede razširljivosti, zakasnitve, zanesljivosti in zahtev za uvajanje
- Sodelovati z raziskovalnimi in inženirskimi ekipami pri vključevanju prototipov v sisteme avtonomnih vozil
- Beležiti ugotovitve raziskav, sporočati tehnične zaključke ter podpirati objave ali druge raziskovalne rezultate
Zahteve
- Biti redno vpisan v doktorski program računalništva, strojnega učenja, umetne inteligence, robotike, inženirstva ali sorodne discipline STEM
- Po koncu prakse imeti še vsaj eno akademsko četrtletje ali semester študija
- Izkazovati pomembne raziskovalne izkušnje na področju umetne inteligence in strojnega učenja z objavami, raziskovalnimi projekti, naprednimi predmeti ali primerljivim tehničnim delom
- Dobro obvladati sodobne tehnike strojnega in globokega učenja
- Usposobljeno programirati v Pythonu ter imeti praktične izkušnje s PyTorchom, TensorFlowom, JAXom ali primerljivim ogrodjem za strojno učenje
- Znati načrtovati eksperimente, razlagati rezultate in uporabljati kvantitativne tehnike reševanja problemov
- Imeti dobre temelje programiranja, razhroščevanja in razvoja programske opreme
- Učinkovito komunicirati in sodelovati z raziskovalnimi in inženirskimi ekipami
- Biti na voljo za delo 40 ur na teden skozi celotno prakso
- Zaželeno: raziskovalne izkušnje z avtonomnimi vozili, sistemi ADAS, robotiko, računalniškim vidom ali utelešeno umetno inteligenco
- Zaželeno: poznavanje temeljnih modelov, transformatorjev, generativnih ali difuzijskih modelov oziroma arhitektur vida in jezika
- Zaželeno: izkušnje z multimodalnimi podatki iz kamer, lidarjev, radarjev ali drugih senzorjev
- Zaželeno: izkušnje s samonadzorovanim učenjem, učenjem s posnemanjem, učenjem z okrepitvijo ali globokim učenjem z okrepitvijo
- Zaželeno: izkušnje z distribuiranim, vzporednim ali visokozmogljivim računanjem
- Zaželeno: ozadje na področju sistemov strojnega učenja, podatkovnih cevovodov, ogrodij za eksperimentiranje ali produkcijsko usmerjene infrastrukture modelov
- Zaželeno: izkušnje s simulacijami, okolji z zaprto zanko ali validacijo glede na scenarije vožnje v resničnem svetu
- Zaželeno: poznavanje napovedovanja trajektorij, načrtovanja vedenja, načrtovanja gibanja, zaznavanja, kartiranja ali strukturiranega razumevanja scen
- Zaželeno: znanje C++ ali drugega jezika za sistemsko programiranje
- Zaželeno: izkušnje s programiranjem GPU, CUDA, ogrodji za pospeševalnike ali profiliranjem zmogljivosti
- Zaželeno: poznavanje numerične optimizacije, statističnega ocenjevanja, verjetnostnega modeliranja in analize kompromisov na sistemski ravni
- Zaželeno: publikacije s prvim avtorstvom, štipendije, nepovratna sredstva, patenti ali prispevki k odprtokodnim projektom
Ugodnosti
- Plačani prazniki, ki jih GM obeležuje v Združenih državah Amerike
- Dostop do programa GM Family First Vehicle Discount Program
- Možnost napredovanja v podjetju GM na podlagi rezultatov
- Dogodki za pripravnike z možnostmi mreženja z vodji podjetja in drugimi pripravniki
- Enkratni obdavčljivi pavšalni dodatek za upravičene študente kot pomoč pri selitvi