Machine Learning Engineer Intern - Auto-labeling

Про XPeng Motors

XPeng Motors є однією з провідних китайських компаній, що спеціалізуються на створенні розумних електромобілів (EV). Ми займаємося проектуванням, розробкою, виробництвом і маркетингом розумних електромобілів, що інтегрують передові інтернет-технології, штучний інтелект та системи автономного водіння. Наша прихильність до внутрішніх науково-дослідних розробок та інтелектуального виробництва забезпечує нашим клієнтам найвищу якість мобільності. Ми прагнемо змінити майбутнє мобільності за допомогою технологій та даних.

Можливість стажування: Стажист інженера машинного навчання - Автоматичне маркування

Ми шукаємо захопленого стажиста машинного навчання на повну зайнятість на термін від 6 місяців і більше. Ідеальний кандидат повинен мати великий інтерес до 3D-реконструкції та розуміння сцен.

Наша місія: вирішувати завдання автономного водіння. Як частина нашої команди досліджень машинного навчання, ви будете сприяти створенню систем програмного забезпечення зі штучним інтелектом, вивчати алгоритми глибокого навчання та використовувати свій технічний досвід для покращення автономного водіння.

• Розробляти алгоритми 3D-реконструкції промислового рівня, використовуючи масивні дані з навколишніх камер та LiDAR для підтримки автоматичного маркування для самокерованих автомобілів.
• Тренувати великі моделі зору для інтерпретації реконструйованих 3D-сцен для попереднього маркування декількох завдань сприйняття, включаючи детекцію, сегментацію та відстеження.
• Співпрацювати з командами верхнього та нижнього рівня для розгортання та підтримки ефективних трубопроводів автоматичного маркування для безперервного генерування істинної інформації.
• Досліджувати та впроваджувати нові техніки і публікації для вирішення складних виробничих завдань.

• Докторський або магістерський ступінь з комп'ютерних наук, електротехніки, робототехніки або суміжних галузей.
• Знання інструментів/методів геометричної 3D-реконструкції, таких як SfM, MVS, Colmap; досвід у комп'ютерній графіці буде перевагою.
• Досвід з методами навчання 3D-реконструкції, такими як NERF, 3DGS, диференційоване рендеринг; знання генеративних моделей, таких як GAN та моделі дифузії, є плюсом.
• Здатність писати чистий та ефективний код на Python; знання C++ є плюсом.
• Володіння принаймні однією платформою глибокого навчання, такою як TensorFlow або PyTorch; досвід у масштабному розподіленому тренуванні є перевагою.

• Весела, підтримуюча та захоплююча робоча атмосфера
• Можливість здійснити значний вплив на революцію у транспорті через досягнення в області автономного водіння
• Робота з передовими технологіями пліч-о-пліч з провідними фахівцями у галузі
• Конкурентний компенсаційний пакет
• Переваги, такі як перекуси, обіди та веселі заходи

XP