General Motors เป็นบริษัทด้านยานยนต์และการผลิตระดับโลกที่ดำเนินงานครอบคลุมวิศวกรรมยานยนต์ การผลิต การขนส่ง และเทคโนโลยีสารสนเทศ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1908 และพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อยกระดับการเดินทางและการขนส่ง พร้อมมุ่งสู่วิสัยทัศน์ที่ปราศจากอุบัติเหตุ การปล่อยมลพิษ และการจราจรติดขัด การดำเนินงานในระดับนานาชาติของบริษัทผสานทีมงานขนาดใหญ่จากหลากหลายสาขา โดยมุ่งเน้นนวัตกรรม การขนส่งที่ยั่งยืน และอนาคตของอุตสาหกรรมยานยนต์
นักศึกษาฝึกงานวิศวกร AI และแมชชีนเลิร์นนิงระดับปริญญาเอก – การจำลองยานยนต์ไร้คนขับที่ General Motors
ตำแหน่งฝึกงานสำหรับนักศึกษาปริญญาเอกที่ General Motors โดยมุ่งวิจัยและตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับยานยนต์ไร้คนขับ งานครอบคลุมการจำลอง ระบบข้อมูล และเครื่องมือประเมินผลเพื่อสนับสนุนความสามารถด้านยานยนต์ไร้คนขับที่มุ่งสู่การผลิตจริง
สหรัฐอเมริกา
แคลิฟอร์เนีย$12,300 – $14,600 / เดือน
ไฮบริดฝึกงานระดับเริ่มต้นภาษาที่จำเป็น: อังกฤษวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงรายละเอียด
- พัฒนาและสร้างต้นแบบแนวทางแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงสำหรับการรับรู้ การคาดการณ์ การวางแผน และการตัดสินใจ
- สร้าง ฝึก ประเมิน และปรับปรุงโมเดลด้วยชุดข้อมูลการขับขี่และเซนเซอร์หลายรูปแบบขนาดใหญ่
- พัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูล เวิร์กโฟลว์การทดลอง และเครื่องมือประเมินผลที่สนับสนุนการปรับปรุงโมเดลอย่างรวดเร็ว
- ทดสอบโมเดลผ่านการจำลองและวิธีตรวจสอบความถูกต้องอื่น ๆ รวมถึงการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและการตรวจสอบความล้มเหลว
- ปรับปรุงโมเดลและระบบให้รองรับการขยายขนาด ความหน่วง ความน่าเชื่อถือ และข้อกำหนดด้านการนำไปใช้งาน
- ทำงานร่วมกับทีมวิจัยและวิศวกรรมเพื่อนำต้นแบบไปผนวกรวมกับระบบยานยนต์ไร้คนขับ
- บันทึกผลการวิจัย สื่อสารข้อสรุปทางเทคนิค และสนับสนุนสิ่งตีพิมพ์หรือผลงานวิจัยอื่น ๆ
คุณสมบัติ
- กำลังศึกษาเต็มเวลาในหลักสูตรปริญญาเอกด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ แมชชีนเลิร์นนิง ปัญญาประดิษฐ์ หุ่นยนต์ วิศวกรรม หรือสาขา STEM ที่เกี่ยวข้อง
- มีภาคการศึกษาหรือหนึ่งควอเตอร์ทางวิชาการเหลืออยู่อย่างน้อยหนึ่งช่วงหลังสิ้นสุดการฝึกงาน
- มีประสบการณ์วิจัยด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิงอย่างมากจากสิ่งตีพิมพ์ โครงการวิจัย รายวิชาขั้นสูง หรืองานด้านเทคนิคที่เทียบเท่า
- มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิงในปัจจุบัน
- เขียนโปรแกรม Python ได้อย่างเชี่ยวชาญ และมีประสบการณ์จริงกับ PyTorch, TensorFlow, JAX หรือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่เทียบเท่า
- สามารถออกแบบการทดลอง ตีความผลลัพธ์ และใช้เทคนิคการแก้ปัญหาเชิงปริมาณ
- มีพื้นฐานที่แข็งแกร่งด้านการเขียนโปรแกรม การดีบัก และการพัฒนาซอฟต์แวร์
- สื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำงานร่วมกับทีมวิจัยและวิศวกรรมได้
- สามารถทำงาน 40 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ตลอดระยะเวลาการฝึกงาน
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์วิจัยด้านยานยนต์ไร้คนขับ ADAS หุ่นยนต์ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ หรือ embodied AI
- พิจารณาเป็นพิเศษ: คุ้นเคยกับ foundation models, transformers, โมเดลกำเนิดหรือ diffusion หรือสถาปัตยกรรม vision-language
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์กับข้อมูลหลายรูปแบบจากกล้อง lidar เรดาร์ หรือเซนเซอร์อื่น ๆ
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ด้าน self-supervised learning, imitation learning, reinforcement learning หรือ deep-reinforcement learning
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบกระจาย แบบขนาน หรือประสิทธิภาพสูง
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีพื้นฐานด้านระบบ ML ไปป์ไลน์ข้อมูล เฟรมเวิร์กการทดลอง หรือโครงสร้างพื้นฐานโมเดลที่มุ่งสู่การใช้งานจริง
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์กับการจำลอง สภาพแวดล้อมแบบวงปิด หรือการตรวจสอบความถูกต้องเทียบกับสถานการณ์การขับขี่จริง
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีความรู้ด้านการคาดการณ์วิถี การวางแผนพฤติกรรม การวางแผนการเคลื่อนที่ การรับรู้ การทำแผนที่ หรือการทำความเข้าใจฉากแบบมีโครงสร้าง
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีความชำนาญใน C++ หรือภาษาการเขียนโปรแกรมระบบอื่น
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรม GPU, CUDA, เฟรมเวิร์กตัวเร่งความเร็ว หรือการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีความรู้ด้านการหาค่าเหมาะที่สุดเชิงตัวเลข การประมาณค่าทางสถิติ การสร้างแบบจำลองเชิงความน่าจะเป็น และการวิเคราะห์ข้อแลกเปลี่ยนระดับระบบ
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีผลงานตีพิมพ์ในฐานะผู้เขียนหลัก ทุนวิจัย ทุนการศึกษา สิทธิบัตร หรือผลงานโอเพนซอร์ส
สวัสดิการ
- วันหยุดนักขัตฤกษ์ที่ GM ถือปฏิบัติในสหรัฐอเมริกาโดยได้รับค่าจ้าง
- เข้าถึงโครงการส่วนลดรถยนต์สำหรับครอบครัว Family First ของ GM
- มีโอกาสเติบโตภายใน GM โดยพิจารณาจากผลงาน
- กิจกรรมสำหรับนักศึกษาฝึกงานที่เปิดโอกาสให้สร้างเครือข่ายกับผู้นำบริษัทและนักศึกษาฝึกงานคนอื่น ๆ
- เงินช่วยเหลือแบบจ่ายครั้งเดียวที่ต้องเสียภาษีสำหรับนักศึกษาที่มีสิทธิ์ เพื่อช่วยสนับสนุนการย้ายที่อยู่