Thermo Fisher Scientific phát triển và cung cấp các thiết bị khoa học, thuốc thử, vật tư tiêu hao và dịch vụ phần mềm cho các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực khoa học sự sống, y tế và hóa học phân tích. Danh mục sản phẩm của công ty hỗ trợ nghiên cứu và sản xuất trong phòng thí nghiệm, với các ứng dụng bao gồm chẩn đoán, tự động hóa quy trình phòng thí nghiệm và khám phá thuốc. Sản phẩm và dịch vụ của công ty giúp các nhóm nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe quản lý những quy trình phòng thí nghiệm phức tạp và thúc đẩy phát triển khoa học.
Thực tập sinh Nghiên cứu AI Vật lý (Làm việc từ xa, Hoa Kỳ)
Nghiên cứu và phát triển các hệ thống AI vật lý bao quát thị giác máy tính, mô hình thị giác-ngôn ngữ, nhận thức 3D và robot. Chuyển hóa các nghiên cứu thử nghiệm thành mã nguồn có thể tái lập, dịch vụ có thể triển khai, báo cáo đánh giá và bản trình diễn.
Mô tả
- Phát triển và tinh chỉnh các mô hình phát hiện, theo dõi, phân đoạn, nhận dạng tư thế và hoạt động, cũng như hiểu cảnh
- Huấn luyện và đánh giá các mô hình thị giác-ngôn ngữ cho định vị ngữ nghĩa, tạo chú thích dày đặc, trả lời câu hỏi theo thời gian và sử dụng công cụ
- Xây dựng các quy trình tăng cường bằng truy xuất và dựa trên tác tử cho nhận thức và hành động
- Tạo nguyên mẫu các chính sách điều khiển dựa trên nhận thức bằng dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thế giới thực
- Kết nối các hệ thống nhận thức với bộ lập kế hoạch và đồ thị tác vụ cho các ứng dụng thao tác, điều hướng và an toàn
- Chuẩn bị tập dữ liệu, xác định phương pháp đánh giá và KPI, đồng thời thực hiện các nghiên cứu loại bỏ thành phần
- Triển khai các hệ thống nghiên cứu dưới dạng dịch vụ đáng tin cậy với Kubernetes, Docker, Ray và FastAPI
- Triển khai hoạt động lập hồ sơ hiệu năng, đo lường từ xa và tích hợp liên tục để hỗ trợ nghiên cứu có thể tái lập
- Điều phối các quy trình đa tác tử qua các khâu nhận thức, suy luận, mô phỏng và tạo mã
- Nghiên cứu khả năng hiểu video, định vị ngữ nghĩa cảnh 3D, suy luận biên, đánh giá đa phương thức và hiệu năng chính sách sim-to-real
- Tạo ra các nghiên cứu có thể công bố hoặc mã nguồn mở, thành phần sẵn sàng cho môi trường sản xuất, các triển khai có thể tái lập, báo cáo đánh giá và bản trình diễn
Yêu cầu
- Đang theo học chương trình thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính, kỹ thuật điện, robot học hoặc lĩnh vực liên quan, với các công bố đang hoạt động trong thị giác máy tính, học máy hoặc robot học
- Có kỹ năng nâng cao về Python và PyTorch hoặc JAX, bao gồm hiểu biết về lập hồ sơ CUDA và huấn luyện độ chính xác hỗn hợp
- Có kinh nghiệm nghiên cứu về thị giác máy tính và ít nhất một lĩnh vực như mô hình thị giác-ngôn ngữ, AI hiện thân hoặc AI vật lý, hay nhận thức 3D
- Có khả năng chuyển từ nghiên cứu đã công bố sang triển khai, nghiên cứu loại bỏ thành phần và theo dõi kết quả một cách nghiêm ngặt
- Có kinh nghiệm với mô hình video, khuếch tán, 3D Gaussian Splatting hoặc NeRF, SLAM, hay tái dựng cảnh
- Từng làm việc với định vị ngữ nghĩa đa phương thức hoặc suy luận theo thời gian
- Quen thuộc với ROS2, DeepStream hoặc TAO, hay tối ưu hóa suy luận biên bằng TensorRT hoặc ONNX
- Có kinh nghiệm huấn luyện có khả năng mở rộng bằng Ray, bộ nạp dữ liệu phân tán hoặc checkpoint phân mảnh
- Có tư duy và thực hành kỹ thuật phần mềm vững, bao gồm kiểm thử, lint, lập hồ sơ hiệu năng, đóng gói container và khả năng tái lập
- Có sản phẩm kỹ thuật công khai như dự án GitHub, công bố với tư cách tác giả chính hoặc đóng góp mã nguồn mở đáng kể