Thermo Fisher Scientific розробляє та постачає наукові прилади, реагенти, витратні матеріали й програмні сервіси для організацій, що працюють у сферах наук про життя, охорони здоров’я та аналітичної хімії. Портфоліо компанії підтримує лабораторні дослідження й виробництво та охоплює рішення для діагностики, автоматизації лабораторних процесів і розроблення лікарських засобів. Продукти й послуги компанії допомагають дослідницьким і медичним командам керувати складними лабораторними процесами та розвивати наукові розробки.
Стажер-дослідник із фізичного ШІ (віддалено, США)
Досліджуйте й розробляйте системи фізичного ШІ, що охоплюють комп’ютерний зір, візуально-мовні моделі, 3D-сприйняття та робототехніку. Перетворюйте експериментальні напрацювання на відтворюваний код, готові до розгортання сервіси, звіти з оцінювання та демонстраційні рішення.
Опис
- Розробляти й донавчати моделі для виявлення, відстеження, сегментації, розпізнавання поз і активності, а також розуміння сцен
- Навчати й оцінювати візуально-мовні моделі для заземлення, створення докладних описів, відповідей на часові запитання та використання інструментів
- Створювати робочі процеси з доповненням пошуком і на основі агентів для сприйняття та дій
- Створювати прототипи політик керування на основі сприйняття з використанням змодельованих даних і даних із реального світу
- Підключати системи сприйняття до планувальників і графів завдань для застосувань у маніпуляціях, навігації та безпеці
- Готувати набори даних, визначати методи оцінювання та ключові показники ефективності, а також проводити абляційні дослідження
- Розгортати дослідницькі системи як надійні сервіси з використанням Kubernetes, Docker, Ray і FastAPI
- Реалізовувати профілювання, телеметрію та безперервну інтеграцію для підтримки відтворюваних досліджень
- Координувати конвеєри з кількома агентами у сферах сприйняття, міркування, симуляції та генерації коду
- Досліджувати розуміння відео, прив’язування 3D-сцен, периферійний інференс, мультимодальне оцінювання та ефективність політик sim-to-real
- Створювати дослідження, придатні для публікації або відкритого коду, готові до використання у виробництві компоненти, відтворювані реалізації, звіти з оцінювання та демонстраційні рішення
Вимоги
- Навчатися в магістратурі або докторантурі за спеціальністю «комп’ютерні науки», електротехніка, робототехніка чи суміжною спеціальністю та мати актуальні публікації з комп’ютерного зору, машинного навчання або робототехніки
- Володіти Python і PyTorch або JAX на просунутому рівні, зокрема мати досвід профілювання CUDA та навчання зі змішаною точністю
- Мати дослідницький досвід у комп’ютерному зорі та щонайменше в одній із таких сфер: візуально-мовні моделі, втілений або фізичний ШІ, 3D-сприйняття
- Уміти переходити від опублікованих досліджень до реалізації, абляційних досліджень і ретельного відстеження результатів
- Мати досвід роботи з відеомоделями, дифузійними моделями, 3D Gaussian Splatting або NeRF, SLAM чи реконструкцією сцен
- Мати попередній досвід роботи з мультимодальним заземленням або часовим міркуванням
- Знати ROS2, DeepStream або TAO чи оптимізацію периферійного інференсу з використанням TensorRT або ONNX
- Мати досвід масштабованого навчання з Ray, розподіленими завантажувачами даних або шардингованими контрольними точками
- Дотримуватися високих стандартів розробки програмного забезпечення, зокрема тестування, лінтингу, профілювання, контейнеризації та відтворюваності
- Мати публічні технічні напрацювання, як-от проєкти на GitHub, публікації з першим авторством або вагомий внесок у проєкти з відкритим кодом