首页版面好友提醒登录
返回实习版 同主题展开

【实习】高通北京招AI/VLM方向实习生

xinxinflowerxinxin_flower 最后修改于2025-05-26 11:06:32
#60670

高通北京招AI/VLM方向实习生


希望你是硕士或博士在校生,能实习三个月以上,熟练使用PyTorch。

希望你在AI/VLM方向有相关经验或兴趣。感兴趣简历请发送到  ren@qti.qualcomm.com


高通北京AI团队,能做很多research的工作,作为外企,能work life balance,实习三个月及以上,有很大概率直接获得毕业就入职高通的机会。


General Summary:

Qualcomm AI Research is looking for world-class algorithms

engineers in general domain machine learning, especially deep learning,

generative AI, LLM, LVM. Come join a high-caliber team of engineers building

advanced machine learning technology, best-in-class solutions, and user

friendly model optimization tools such as  Qualcomm Innovation Center’s AI

Model Efficiency Toolkit (https://github.com/quic/aimet) to

enable state-of-the-art networks to run on devices with limited power, memory,

and computation. Members of our team enjoy the opportunity to participate in

cutting edge research while simultaneously contributing technology that will be

deployed worldwide in our industry-leading devices. You will be part of a

multi-disciplinary talented team working on device generative AI optimization.

Collaborate in a cross-functional environment spanning hardware, software and systems. See your design in action on industry-leading chips embedded in the

next generation of smartphones, autonomous vehicles, robotics, and IOT devices.

 

The R&D work responsibility for this position focuses on the following

 

1. Algorithms research and development in the area of Generative AI, e.g., LVM, LLM, Multi-modality

2. Advanced algorithms research and development for language and vision generative models, diffusion procedure, training, understanding of visions.

3. Model compression, lossy or lossless, structural and neural search.

Summarize research findings in high-quality paper and/or patent submissions.

4. Implement the system using off-the-shelf building blocks for localization, mapping, and communication, extending them where needed.

5. Generative AI Systems prototyping. Apply solutions toward systems innovations for model efficiency advancement on device as well as in the cloud.

 

Minimum Qualifications:

1. Ph.D. student or highly qualified M.S. student in Computer Science, Machine Learning, Engineering, or related fields.

2. Experience on generative

model, e,g, LVM, LLM or multi-modality model.

3. Experience with deep

learning frameworks such as PyTorch

 

Preferred Qualifications:

1. Experience with VLMs and their applications in scene understanding.

2.Knowledge of semantic

mapping and localization techniques.

3.Experiences for paper

publication, or contributions to open source projects.

4. Strong analytical and problem-solving skills.

 

Internship Duration:

1. Minimum of 3 months, with the possibility of extension and roll-over.


Send your resume to ren@qti.qualcomm.com  if you are interested in it.