Thermo Fisher Scientific พัฒนาและจัดหาเครื่องมือวิทยาศาสตร์ สารรีเอเจนต์ วัสดุสิ้นเปลือง และบริการซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรที่ดำเนินงานด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การดูแลสุขภาพ และเคมีวิเคราะห์ กลุ่มผลิตภัณฑ์ของบริษัทสนับสนุนการวิจัยและการผลิตในห้องปฏิบัติการ โดยมีการใช้งานครอบคลุมตั้งแต่การวินิจฉัย การทำงานในห้องปฏิบัติการแบบอัตโนมัติ ไปจนถึงการค้นคว้ายา ผลิตภัณฑ์และบริการของบริษัทช่วยให้ทีมวิจัยและทีมดูแลสุขภาพจัดการกระบวนการในห้องปฏิบัติการที่ซับซ้อนและขับเคลื่อนการพัฒนาทางวิทยาศาสตร์
นักศึกษาฝึกงานวิจัย AI เชิงกายภาพ (ทำงานทางไกล, สหรัฐอเมริกา)
วิจัยและพัฒนาระบบ AI เชิงกายภาพที่ครอบคลุมคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โมเดลวิทัศน์-ภาษา การรับรู้สามมิติ และหุ่นยนต์ เปลี่ยนงานทดลองให้เป็นโค้ดที่ทำซ้ำได้ บริการที่พร้อมใช้งาน รายงานการประเมิน และการสาธิต
รายละเอียด
- พัฒนาและปรับแต่งโมเดลสำหรับการตรวจจับ การติดตาม การแบ่งส่วน การรู้จำท่าทางและกิจกรรม และการทำความเข้าใจฉาก
- ฝึกและประเมินโมเดลวิทัศน์-ภาษาสำหรับการเชื่อมโยงกับบริบท การสร้างคำบรรยายแบบละเอียด การตอบคำถามตามลำดับเวลา และการใช้เครื่องมือ
- สร้างเวิร์กโฟลว์สำหรับการรับรู้และการกระทำที่เสริมด้วยการค้นคืนข้อมูลและขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์
- สร้างต้นแบบนโยบายควบคุมที่ขับเคลื่อนด้วยการรับรู้โดยใช้ข้อมูลจากการจำลองและโลกจริง
- เชื่อมต่อระบบการรับรู้เข้ากับตัววางแผนและกราฟงานสำหรับการประยุกต์ใช้ด้านการจัดการวัตถุ การนำทาง และความปลอดภัย
- เตรียมชุดข้อมูล กำหนดวิธีการประเมินและ KPI และดำเนินการศึกษาผลกระทบจากการตัดองค์ประกอบ
- ปรับใช้ระบบวิจัยเป็นบริการที่เชื่อถือได้ด้วย Kubernetes, Docker, Ray และ FastAPI
- ใช้งานการทำโปรไฟล์ การวัดข้อมูลทางไกล และการผสานรวมอย่างต่อเนื่องเพื่อสนับสนุนงานวิจัยที่ทำซ้ำได้
- ประสานเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ระหว่างการรับรู้ การให้เหตุผล การจำลอง และการสร้างโค้ด
- ศึกษาความเข้าใจวิดีโอ การเชื่อมโยงฉากสามมิติ การอนุมานที่เอดจ์ การประเมินแบบหลายโมดัล และประสิทธิภาพของนโยบายจากการจำลองสู่โลกจริง
- สร้างงานวิจัยที่เผยแพร่ได้หรือเป็นโอเพนซอร์ส องค์ประกอบที่พร้อมใช้งานจริง การนำไปใช้งานที่ทำซ้ำได้ รายงานการประเมิน และการสาธิต
คุณสมบัติ
- กำลังศึกษาระดับปริญญาโทหรือปริญญาเอกด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมไฟฟ้า หุ่นยนต์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง พร้อมมีผลงานตีพิมพ์อย่างต่อเนื่องด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การเรียนรู้ของเครื่อง หรือหุ่นยนต์
- มีทักษะขั้นสูงด้าน Python และ PyTorch หรือ JAX รวมถึงมีความคุ้นเคยกับการทำโปรไฟล์ CUDA และการฝึกแบบความแม่นยำผสม
- มีประสบการณ์วิจัยด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และอย่างน้อยหนึ่งด้าน เช่น โมเดลวิทัศน์-ภาษา AI แบบมีร่างกายหรือ AI เชิงกายภาพ หรือการรับรู้สามมิติ
- สามารถพัฒนางานจากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ไปสู่การนำไปใช้งาน การศึกษาผลกระทบจากการตัดองค์ประกอบ และการติดตามผลลัพธ์อย่างเข้มงวด
- มีประสบการณ์กับโมเดลวิดีโอ โมเดลแพร่กระจาย 3D Gaussian Splatting หรือ NeRF, SLAM หรือการสร้างฉากขึ้นใหม่
- เคยทำงานที่เกี่ยวข้องกับการเชื่อมโยงแบบหลายโมดัลหรือการให้เหตุผลตามลำดับเวลา
- คุ้นเคยกับ ROS2, DeepStream หรือ TAO หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานที่เอดจ์ด้วย TensorRT หรือ ONNX
- มีประสบการณ์ด้านการฝึกที่ปรับขนาดได้โดยใช้ Ray ตัวโหลดข้อมูลแบบกระจาย หรือ checkpoint แบบแบ่งส่วน
- มีแนวปฏิบัติด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง รวมถึงการทดสอบ การตรวจสอบรูปแบบโค้ด การทำโปรไฟล์ การทำคอนเทนเนอร์ และความสามารถในการทำซ้ำ
- มีผลงานทางเทคนิคที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เช่น โครงการบน GitHub งานตีพิมพ์ในฐานะผู้เขียนหลัก หรือการมีส่วนร่วมในโอเพนซอร์สอย่างมีนัยสำคัญ