General Motors, araç mühendisliği, üretim, taşımacılık ve bilgi teknolojileri alanlarında faaliyet gösteren küresel bir otomotiv ve imalat şirketidir. 1908 yılında kurulan GM, sıfır kaza, sıfır emisyon ve sıfır trafik sıkışıklığı vizyonunu sürdürürken mobiliteyi geliştirmeyi amaçlayan teknolojiler geliştirir. Şirketin uluslararası faaliyetleri; inovasyona, sürdürülebilir ulaşıma ve otomotiv sektörünün geleceğine odaklanan geniş ve disiplinler arası ekipleri bir araya getirir.
PhD Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Mühendisi Stajyeri – General Motors'da Otonom Araç Simülasyonu
General Motors'da otonom araçlar için makine öğrenimi modellerinin araştırılması ve doğrulanmasına odaklanan doktora stajı. Çalışma; üretime yönelik otonom araç yeteneklerini destekleyen simülasyon, veri sistemleri ve değerlendirme araçlarını kapsar.
Açıklama
- Algılama, tahmin, planlama ve karar verme için gelişmiş makine öğrenimi yaklaşımları geliştirmek ve prototiplerini oluşturmak
- Büyük ölçekli çok modlu sürüş ve sensör veri kümeleriyle modeller oluşturmak, eğitmek, değerlendirmek ve iyileştirmek
- Hızlı model yinelemelerini destekleyen veri iş akışları, deney süreçleri ve değerlendirme araçları geliştirmek
- Performans analizi ve başarısızlık incelemesi dâhil olmak üzere modelleri simülasyon ve diğer doğrulama yöntemleriyle test etmek
- Modelleri ve sistemleri ölçeklenebilirlik, gecikme, güvenilirlik ve dağıtım gereksinimleri açısından iyileştirmek
- Prototipleri otonom araç sistemlerine dâhil etmek için araştırma ve mühendislik ekipleriyle çalışmak
- Araştırma bulgularını kaydetmek, teknik sonuçları paylaşmak ve yayınlar ya da diğer araştırma çıktılarının hazırlanmasına destek olmak
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, makine öğrenimi, yapay zeka, robotik, mühendislik veya ilgili bir STEM alanında tam zamanlı doktora programına kayıtlı olmak
- Stajın bitiminden sonra en az bir akademik çeyrek veya dönem daha eğitimine devam edecek olmak
- Yayınlar, araştırma projeleri, ileri düzey dersler veya benzer teknik çalışmalar aracılığıyla kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi araştırma deneyimi göstermek
- Güncel makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerine güçlü biçimde hâkim olmak
- Python'da yetkin biçimde programlama yapmak ve PyTorch, TensorFlow, JAX veya benzer bir makine öğrenimi çatısıyla pratik deneyime sahip olmak
- Deneyler tasarlamayı, sonuçları yorumlamayı ve nicel problem çözme tekniklerini uygulamayı bilmek
- Güçlü programlama, hata ayıklama ve yazılım geliştirme temellerine sahip olmak
- Etkili iletişim kurmak ve araştırma ile mühendislik ekipleri arasında iş birliği yapmak
- Staj boyunca haftada 40 saat çalışmaya uygun olmak
- Tercihen otonom araçlar, ADAS, robotik, bilgisayarlı görü veya fiziksel yapay zeka alanında araştırma deneyimine sahip olmak
- Tercihen temel modeller, dönüştürücüler, üretken veya difüzyon modelleri ya da görsel-dil mimarileri hakkında bilgi sahibi olmak
- Tercihen çok modlu kamera, lidar, radar veya diğer sensör verileriyle deneyimli olmak
- Tercihen öz denetimli öğrenme, taklit öğrenmesi, pekiştirmeli öğrenme veya derin pekiştirmeli öğrenme deneyimine sahip olmak
- Tercihen dağıtık, paralel veya yüksek performanslı bilgi işlem ortamlarında deneyimli olmak
- Tercihen makine öğrenimi sistemleri, veri iş akışları, deney çerçeveleri veya üretim odaklı model altyapısı konusunda geçmişe sahip olmak
- Tercihen simülasyon, kapalı çevrim ortamları veya gerçek dünya sürüş senaryolarına karşı doğrulama deneyimine sahip olmak
- Tercihen yörünge tahmini, davranış planlama, hareket planlama, algılama, haritalama veya yapılandırılmış sahne anlama konularında bilgi sahibi olmak
- Tercihen C++ veya başka bir sistem programlama dilinde yetkin olmak
- Tercihen GPU programlama, CUDA, hızlandırıcı çerçeveleri veya performans profilleme deneyimine sahip olmak
- Tercihen sayısal optimizasyon, istatistiksel tahmin, olasılıksal modelleme ve sistem düzeyinde ödünleşim analizi bilgisine sahip olmak
- Tercihen birinci yazar olarak yayınlara, hibelere, burslara, patentlere veya açık kaynak katkılarına sahip olmak
Yan Haklar
- Amerika Birleşik Devletleri'nde GM tarafından uygulanan ücretli tatiller
- GM'nin Family First Araç İndirim Programına erişim
- Sonuçlara bağlı olarak GM bünyesinde gelişim fırsatı
- Şirket yöneticileri ve diğer stajyerlerle ağ kurma fırsatları sunan staj etkinlikleri
- Uygun öğrencilerin taşınma masraflarını desteklemek üzere tek seferlik vergilendirilebilir toplu ödeme