PhD candidate Efficient Deployment of End-to-End Machine Learning Architectures (f/m/x)

В BMW Group нас движет инновация и видение. Наша программа ProMotion PhD предназначена для преодоления разрыва между вашими докторскими исследованиями и успешной карьерой в автомобильной промышленности. Примените свою страсть и экспертизу к реальным вызовам и сформируйте будущее мобильности вместе с нами.

Мы предлагаем интеллектуально стимулирующую и разнообразную программу PhD в области Искусственного Интеллекта, сосредоточенную на оптимизации аппаратного обеспечения систем автономного вождения End-to-End. В отличие от традиционных модульных систем, подходы End-to-End снижают потерю информации и распространение ошибок. Вы будете сосредоточены на промышленном применении этих моделей, воплощая инновационные исследования в жизнь на периферийных устройствах.

• Проведение исследований по развертыванию и оптимизации аппаратного обеспечения современных методов машинного обучения с фокусом на моделях End-to-End для автономного вождения.
• Проектирование аппаратно-ориентированных сетевых топологий для создания систем реального времени с использованием нескольких входных датчиков, таких как камеры и радары.
• Развертывание моделей на специализированных системах-на-чипе (SoC) для тестирования в автомобилях и проведение реальных закрытых цикловых оценок ваших развертываний.
• Сотрудничество с опытной командой исследователей и инженеров в области машинного обучения в наших центрах в Гарчинге и Унтершлайсхайме.

• Степень магистра в области компьютерных наук, машинного обучения/искусственного интеллекта или смежных областях.
• Основательными знаниями в области машинного обучения, компьютерного зрения и низкоуровневого слияния датчиков. Предыдущие публикации на ведущих конференциях являются плюсом.
• Умение программировать на PyTorch, TensorFlow, Docker и Git.
• Практический опыт в развертывании нейронных сетей (например, OpenVino, TensorRT, Qualcomm Neural Processing SDK).
• Желателен опыт программной реализации для аппаратных ускорителей, таких как CUDA и OpenCL.
• Навыки решения проблем, работа в команде и отличные коммуникативные навыки на английском языке. Знание немецкого языка является преимуществом.

• Всеобъемлющие программы наставничества и онбординга.
• Возможности личного и профессионального развития.
• Гибкие часы работы и возможность удаленной работы.
• Привлекательный пакет вознаграждений.
• Варианты проживания для студентов в Мюнхене (при наличии).
• Множество других преимуществ - см. bmw.jobs/benefits

Если вы увлечены новыми технологиями и процветаете в инновационной среде, мы хотим услышать от вас! Подайте заявку сейчас, чтобы присоединиться к BMW Group и начать формировать будущее мобильности.

В BMW Group мы ценим разнообразие и инклюзивность во всех их аспектах. Мы считаем, что равные возможности обогащают наши команды и укрепляют нашу компанию. Решения по найму основаны на личных качествах, опыте и навыках. Узнайте больше о нашей приверженности разнообразию на bmwgroup.jobs/diversity.

Раннейшая дата начала: 15 июля 2024 года

Продолжительность: 36 месяцев

Часы работы: Полный рабочий день

Контакт:
Команда по работе с персоналом BMW Group
Телефон: +49 89 382-17001

Имя компании: BMW Group
Название вакансии: Кандидат PhD - Эффективное развертывание End-to-End архитектур машинного обучения (m/w