General Motors er en global bil- og produktionsvirksomhed, der arbejder med køretøjsudvikling, produktion, transport og informationsteknologi. GM blev grundlagt i 1908 og udvikler teknologi med det formål at fremme mobilitet, samtidig med at virksomheden forfølger sin vision om nul ulykker, nul udledninger og nul trængsel. De internationale aktiviteter samler store, tværfaglige teams med fokus på innovation, bæredygtig transport og bilindustriens fremtid.
Teknisk leder og chef, sensorsystemer til autonom kørsel
Led General Motors systemer til evaluering og validering af sensorer til autonom kørsel. Stå i spidsen for simulering, sensordata, softwarearkitektur og ingeniørteams.
USA
Californien189.300 $ – 290.700 $ / år
HybridFuldtidSeniorPåkrævet Sprog: engelskFull-stack-ingeniørSoftwareingeniørBeskrivelse
- Fastlæg den tekniske strategi for rammer til evaluering af sensorsystemer
- Integrer kamera-, LiDAR-, RADAR- og andre sensormodeller i simulerings- og evalueringsmiljøer
- Udvikl statistiske og empiriske metoder til at analysere sensorers og perceptionssystemers ydeevne
- Opret og overvåg syntetiske data fra pipelines til afspilning af vejdata, simulering og scenariegenerering
- Definer dataaugmentering og scenariedækning for nat, regn, sne, tåge, forurening, rengøring, afskærmning, blænding og andre forringede forhold
- Forbered syntetiske og optagede data til modeltræning, evaluering, regressionstest og fejlanalyse
- Led genindlæring af modeller eller demonstrationer af pipelines efter behov
- Indarbejd nye sensorkomponenter og sensorarkitekturer i softwarestakken til autonom kørsel
- Specificer udviklerværktøjer såsom API'er, kommandolinjeværktøjer, notebooks, automatiserede arbejdsgange og dashboards
- Opret evalueringsmålinger og rapporter, der forbinder sensorydeevne med systemkrav og sikkerhedsmål
- Led tekniske gennemgange og tværfunktionelle initiativer fra kravdefinition til implementering
- Videreudvikl softwarearkitektur, testdækning, datakvalitet, automatisering og ingeniørproduktivitet
- Vær mentor for ingeniører og styrk forventningerne til softwarekvalitet og eksperimentel stringens
- Ansæt, coach, udvikl og fasthold et stærkt ingeniørteam, samtidig med at du fortsat yder hands-on teknisk ledelse
Krav
- Bachelorgrad i datalogi, computerteknik, elektroteknik, systemteknik, robotteknologi, matematik eller et beslægtet teknisk område
- Mindst 10 års stigende erfaring inden for softwareudvikling, systemteknik, maskinlæring, perception, robotteknologi, autonome køretøjer eller et beslægtet område
- Mindst ét års erfaring med at lede et mindre ingeniørteam
- Erfaring med at lede komplekse tekniske initiativer på tværs af flere ingeniørdiscipliner
- Baggrund i at designe, udvikle eller integrere systemer til simulering, evaluering, validering eller databehandling inden for autonomi, robotteknologi, bilindustrien, luft- og rumfart eller et andet sikkerhedskritisk område
- Stærke programmeringsfærdigheder i C++ og Python
- Erfaring med arbejdsgange for maskinlæring og mindst ét moderne framework, herunder PyTorch eller TensorFlow
- Viden om kamera-, LiDAR-, RADAR- eller multimodale sensorsystemer
- Erfaring med at anvende data, statistik og strukturerede eksperimenter til at evaluere systemadfærd og diagnosticere fejltilstande
- Evne til at forklare komplekse tekniske begreber klart
- Evne til at arbejde selvstændigt med tvetydige problemer og levere målbare resultater
- Erfaring med iterativ udvikling, kodegennemgang, test, versionsstyring og agil planlægning
- Dokumenteret erfaring med at lede, coache eller lede ingeniører
- Foretrukket: Kandidatgrad eller ph.d. i datalogi, ingeniørvidenskab, robotteknologi, matematik eller et beslægtet teknisk område
- Foretrukken erfaring med perception og maskinlæringsmodeller til autonome køretøjer, sensorforringelse under vanskelige forhold, sensorarkitekturer, syntetiske data, scenariebaseret test, sensorkalibrering, computervision, multimodal fusion, sikkerhedskritisk verifikation og validering, ROS, Linux, containere, kontinuerlig integration, distribueret databehandling, cloudbaserede dataplatforme, målinger, dashboards, SQL/BigQuery, datavisualisering, statistisk analyse, skalerbar behandling af sensordata samt leverandør- eller forskningssamarbejder
Fordele
- Incitamentsbaseret aflønning, hvor udbetalingerne fastsættes ud fra virksomhedens resultater, stillingsniveau og individuelle præstationer
- Program til evaluering af firmabiler, forudsat at gennemgangen af motorkøretøjsrapporten godkendes
- Mulig flyttehjælp
- Adgang til General Motors' personalegoder og Total Rewards-ressourcer
- Rimelige tilpasninger på arbejdspladsen