General Motors
General Motors
General Motors es una empresa global del sector automotriz y manufacturero que trabaja en ingeniería de vehículos, producción, transporte y tecnología de la información. Fundada en 1908, GM desarrolla tecnologías destinadas a impulsar la movilidad mientras persigue su visión de cero accidentes, cero emisiones y cero congestión. Sus operaciones internacionales reúnen a grandes equipos multidisciplinarios centrados en la innovación, el transporte sostenible y el futuro de la industria automotriz.

Gerente líder técnico de sistemas de percepción para conducción autónoma

Lidera los sistemas de evaluación y validación de percepción para conducción autónoma de General Motors. Guía los equipos de simulación, datos de sensores, arquitectura de software e ingeniería.

Descripción

  • Define la estrategia técnica para los marcos de evaluación de sistemas de percepción
  • Integra modelos de cámaras, LiDAR, RADAR y otros sensores en entornos de simulación y evaluación
  • Desarrolla métodos estadísticos y empíricos para analizar el rendimiento de los sensores y la percepción
  • Crea y supervisa datos sintéticos a partir de reproducción de datos viales, simulación y procesos de generación de escenarios
  • Define el aumento de datos y la cobertura de escenarios para condiciones nocturnas, lluvia, nieve, niebla, contaminación, limpieza, oclusión, deslumbramiento y otras condiciones degradadas
  • Prepara datos sintéticos y registrados para el entrenamiento de modelos, la evaluación, las pruebas de regresión y el análisis de fallos
  • Lidera el reentrenamiento de modelos o las demostraciones de procesos cuando sea necesario
  • Incorpora nuevos componentes y arquitecturas de percepción en la pila de software de conducción autónoma
  • Especifica herramientas para desarrolladores, como API, utilidades de línea de comandos, notebooks, flujos de trabajo automatizados y paneles de control
  • Crea métricas e informes de evaluación que relacionen el rendimiento de los sensores con los requisitos del sistema y los objetivos de seguridad
  • Lidera revisiones técnicas e iniciativas multifuncionales desde la definición de requisitos hasta su adopción
  • Mejora la arquitectura de software, la cobertura de pruebas, la calidad de los datos, la automatización y la productividad de ingeniería
  • Orienta a los ingenieros y refuerza las expectativas sobre la calidad del software y el rigor experimental
  • Contrata, asesora, desarrolla y retiene un equipo de ingeniería sólido mientras continúa aportando liderazgo técnico práctico

Requisitos

  • Título universitario en informática, ingeniería informática, ingeniería eléctrica, ingeniería de sistemas, robótica, matemáticas o una disciplina técnica relacionada
  • Al menos 10 años de experiencia progresiva en ingeniería de software, ingeniería de sistemas, aprendizaje automático, percepción, robótica, vehículos autónomos o un campo relacionado
  • Al menos un año de experiencia liderando un pequeño equipo de ingeniería
  • Experiencia dirigiendo iniciativas técnicas complejas entre varias disciplinas de ingeniería
  • Experiencia en el diseño, desarrollo o integración de sistemas de simulación, evaluación, validación o procesamiento de datos en autonomía, robótica, automoción, aeroespacial u otro ámbito crítico para la seguridad
  • Sólidos conocimientos de programación en C++ y Python
  • Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático y al menos un marco moderno, como PyTorch o TensorFlow
  • Conocimientos de sistemas de percepción con cámaras, LiDAR, RADAR o sensores multimodales
  • Experiencia aplicando datos, estadística y experimentación estructurada para evaluar el comportamiento de sistemas y diagnosticar modos de fallo
  • Capacidad para explicar conceptos técnicos complejos con claridad
  • Capacidad para trabajar de forma independiente ante problemas ambiguos y lograr resultados medibles
  • Experiencia con desarrollo iterativo, revisión de código, pruebas, control de versiones y planificación ágil
  • Experiencia demostrada liderando, asesorando o gestionando ingenieros
  • Se valorará un máster o doctorado en informática, ingeniería, robótica, matemáticas o un campo técnico relacionado
  • Se valorará experiencia con percepción de vehículos autónomos y modelos de aprendizaje automático, degradación de sensores en condiciones adversas, arquitecturas de percepción, datos sintéticos, pruebas basadas en escenarios, calibración de sensores, visión artificial, fusión multimodal, verificación y validación críticas para la seguridad, ROS, Linux, contenedores, integración continua, computación distribuida, plataformas de datos en la nube, métricas, paneles de control, SQL/BigQuery, visualización de datos, análisis estadístico, procesamiento escalable de datos de sensores y colaboraciones con proveedores o entidades de investigación

Beneficios

  • Compensación variable cuyos pagos se determinan según el rendimiento de la empresa, el nivel del puesto y el rendimiento individual
  • Programa de evaluación de vehículos de la empresa, sujeto a una revisión satisfactoria del informe de conducción
  • Posible asistencia para la reubicación
  • Acceso a los beneficios de General Motors y a los recursos de Total Rewards
  • Adaptaciones razonables en el lugar de trabajo

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