Stack AV
12 de noviembre de 2026
Investigador/a Practicante de Doctorado en Autonomía e IA para Vehículos Autónomos
Pasantía de verano 2027 de al menos 12 semanas en Stack AV para estudiantes de doctorado en EE. UU. que quieran investigar IA, percepción y toma de decisiones en camiones autónomos.
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Esta vacante es para ti si…
- Cursas un doctorado en IA, visión o ML
- Quieres investigación que llegue a producto real
- Te mueves bien con Python, C++ y PyTorch
- Te atrae trabajar en una startup de vehículos autónomos
Descripción del Puesto
Sobre esta oportunidad
Stack AV desarrolla sistemas autónomos y de inteligencia artificial para hacer más seguras, confiables y eficientes las operaciones del transporte de carga por carretera. Su tecnología combina avances de punta en IA, robótica, machine learning y nube. Ahora buscan estudiantes de doctorado para su pasantía de investigación de verano 2027 dentro del equipo de Autonomy.
Al ser una startup en etapa temprana, los practicantes no son observadores: forman parte integral del equipo y colaboran con líderes de la industria, lo que ayuda a impulsar tanto su carrera como su investigación. La empresa trabaja con un esquema remoto primero, aunque quienes vivan en el área de Pittsburgh pueden trabajar de forma presencial.
Perfil buscado
Buscan a una persona inscrita en un programa de doctorado, que viva actualmente en Estados Unidos y tenga una base sólida en visión por computadora y machine learning. Idealmente, alguien con tres o más años avanzados en su programa, con ganas de llevar su investigación a un producto real que ya se está desarrollando.
El equipo de Autonomy reúne expertos en inteligencia artificial, percepción, machine learning, toma de decisiones y control. Como practicante, trabajarás en desafíos de investigación de frontera que influyen directamente en el futuro de la tecnología de la compañía.
Algunas posibles áreas de investigación:
- Autolabeling
- Percepción 3D, tracking y SLAM
- Percepción de largo alcance
- Mapeo automático
- Predicción
- Toma de decisiones con deep learning
- World Models
- Arquitecturas de ML distribuidas y de múltiples etapas
Requisitos clave
- Estar inscrito en un programa de doctorado en un campo relevante (se prefieren 3 o más años avanzados)
- Sólidas habilidades de programación en Python o C++
- Experiencia con frameworks de ML como PyTorch
- Base sólida en visión por computadora, machine learning, simulación y aprendizaje por refuerzo
- Capacidad para desarrollar, entrenar y validar modelos de IA, CV y ML
- Experiencia con técnicas de deep learning de última generación, por ejemplo modelos fundacionales multimodales
- Experiencia trabajando y comunicándote con otras áreas en un entorno de equipo
Se valorará además:
- Trayectoria de investigación destacada: becas, patentes o publicaciones en conferencias como CVPR, ICCV, ICRA o IROS
- Historial sólido de investigación publicada
- Amplia experiencia programando en Python y PyTorch
- Experiencia previa en ingeniería de software o investigación, ya sea en pasantías, trabajo o contribuciones relevantes a repositorios open source como GitHub
Beneficios de la posición
- Pago competitivo
- Apoyo con CPT
- Duración mínima de 12 semanas, con posible flexibilidad para extenderse al semestre de otoño
- Oportunidades de colaborar con líderes de la industria
- Modalidad remota o presencial en Pittsburgh
¿Por qué considerar esta empresa?
Stack AV cuenta con un equipo con décadas de experiencia creando y desplegando sistemas reales en entornos exigentes. El sector del transporte de carga autónomo es uno de los campos más activos de la IA aplicada, y una pasantía aquí te permite ver cómo la investigación se convierte en producto. La empresa también promueve una cultura de inclusión e igualdad de oportunidades.
Aviso importante
Por la naturaleza de su tecnología, Stack AV cumple con las leyes de seguridad nacional y control de exportaciones de EE. UU. El puesto puede depender de que se verifique tu residencia, tu condición de persona estadounidense o tu ciudadanía. Si hiciera falta una licencia de exportación o hubiera restricciones, la empresa podría considerarte para otro puesto o no continuar con tu postulación.
¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.
Fuente: GreenhouseVacante originalmente publicada en Greenhouse. Descripción adaptada por el equipo de Vacantes Remotas.
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