通用汽车是一家全球性的汽车与制造企业，业务涵盖车辆工程、生产、运输和信息技术。通用汽车成立于1908年，致力于开发推动出行发展的技术，并践行实现零碰撞、零排放和零拥堵的愿景。其国际化业务汇聚了众多跨学科团队，专注于创新、可持续交通以及汽车行业的未来。
通用汽车自动驾驶车辆仿真方向人工智能与机器学习工程师博士实习生
通用汽车博士实习岗位，专注于自动驾驶车辆机器学习模型的研究与验证。 工作涵盖仿真、数据系统和评估工具，为面向量产的自动驾驶能力提供支持。
描述
- 开发并原型化用于感知、预测、规划和决策的先进机器学习方法
- 使用大规模多模态驾驶和传感器数据集创建、训练、评估和优化模型
- 开发支持模型快速迭代的数据管道、实验工作流和评估工具
- 通过仿真及其他验证方法测试模型，包括性能分析和故障调查
- 针对可扩展性、延迟、可靠性和部署要求改进模型与系统
- 与研究和工程团队合作，将原型整合到自动驾驶车辆系统中
- 记录研究成果，沟通技术结论，并支持论文发表或其他研究交付成果
任职要求
- 正在计算机科学、机器学习、人工智能、机器人学、工程学或相关 STEM 学科攻读全日制博士学位
- 实习结束后至少还需剩余一个学季或学期
- 通过论文、研究项目、高阶课程或同等技术工作展现丰富的人工智能和机器学习研究经验
- 熟练掌握当前的机器学习和深度学习技术
- 精通 Python 编程，并具备使用 PyTorch、TensorFlow、JAX 或同类机器学习框架的实践经验
- 能够设计实验、解读结果并运用定量问题解决方法
- 具备扎实的编程、调试和软件开发基础
- 能够有效沟通，并与研究和工程团队协作
- 实习期间每周可工作 40 小时
- 优先考虑：具备自动驾驶车辆、ADAS、机器人学、计算机视觉或具身人工智能研究经验
- 优先考虑：熟悉基础模型、Transformer、生成模型或扩散模型，或视觉语言架构
- 优先考虑：具备多模态摄像头、激光雷达、雷达或其他传感器数据经验
- 优先考虑：具备自监督学习、模仿学习、强化学习或深度强化学习经验
- 优先考虑：具备分布式、并行或高性能计算环境经验
- 优先考虑：具备机器学习系统、数据管道、实验框架或面向生产的模型基础设施背景
- 优先考虑：具备仿真、闭环环境或针对真实驾驶场景进行验证的经验
- 优先考虑：了解轨迹预测、行为规划、运动规划、感知、建图或结构化场景理解
- 优先考虑：熟练使用 C++ 或其他系统编程语言
- 优先考虑：具备 GPU 编程、CUDA、加速器框架或性能分析经验
- 优先考虑：了解数值优化、统计估计、概率建模及系统层面的权衡分析
- 优先考虑：拥有第一作者论文、科研资助、奖学金、专利或开源贡献
福利待遇
- 享受美国通用汽车安排的带薪节假日
- 可参加通用汽车 Family First 车辆折扣计划
- 根据工作成果，未来可能在通用汽车获得发展机会
- 参加与公司领导和其他实习生交流的实习活动
- 符合条件的学生可获得一次性应税总额补贴，用于支持搬迁