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 sénior de ingeniería de datos de automovilismo
Lidera la infraestructura de datos, la analítica y las plataformas de IA/ML de competición de General Motors. Convierte la telemetría y los datos de carrera en herramientas para ingenieros y estrategas de los principales programas de competición.
Descripción
- Dirige a responsables y equipos de infraestructura de datos y ciencia de datos de competición.
- Integra la ingeniería de datos, el software y la ciencia de datos bajo una hoja de ruta y un modelo operativo comunes.
- Diseña canalizaciones y plataformas, crea prototipos de soluciones de aprendizaje automático e IA generativa, revisa código y resuelve problemas críticos durante los fines de semana de carrera.
- Define la hoja de ruta de la plataforma de datos de competición para la ingesta, la transmisión, la arquitectura lakehouse, la gobernanza y la habilitación de IA/ML.
- Conecta canalizaciones en tiempo real y por lotes que procesan telemetría, cronometraje y puntuación, y datos de pista.
- Lleva modelos de aprendizaje automático a producción en distintos programas de competición mediante MLOps basadas en MLflow.
- Amplía el uso de herramientas de programación con IA, plataformas de asistentes y prácticas sólidas de desarrollo de software.
- Establece estándares de ingeniería para CI/CD, Terraform, pruebas automatizadas, calidad de datos, observabilidad y SLO.
- Protege los datos sensibles para la competición con controles de acceso y salvaguardas de propiedad intelectual.
- Supervisa los costes y la capacidad de Azure y Databricks, así como las relaciones con proveedores y socios.
- Comunica la estrategia, los avances y las decisiones de compromiso a los altos directivos de competición y GM.
- Colabora con Ingeniería de Competición, Rendimiento del Vehículo, Estrategia de Carrera y socios técnicos para ofrecer funcionalidades dirigidas a clientes.
Requisitos
- Grado universitario en informática, ingeniería, ciencia de datos o una disciplina relacionada.
- Al menos 10 años de experiencia en ingeniería de datos, ingeniería de software o ciencia de datos, con entrega de plataformas de datos distribuidas en producción.
- Al menos 5 años liderando equipos de ingeniería o ciencia de datos, incluida la gestión de otros responsables, sin dejar de participar directamente en aspectos técnicos.
- Conocimientos avanzados de Azure Databricks, incluidos Spark, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows y DLT.
- Dominio de servicios de datos de Azure, como ADLS, Event Hubs, AKS y Key Vault.
- Experiencia demostrada en llevar soluciones de aprendizaje automático e IA a producción, incluida la ingeniería de características, el ciclo de vida de modelos, MLOps y la supervisión.
- Experiencia con transmisión en tiempo real y datos de series temporales de alta frecuencia.
- Sólidas competencias en Python y SQL.
- Experiencia con CI/CD, Git e infraestructura como código.
- Capacidad para cumplir plazos exigentes y explicar temas complejos a públicos de ingeniería y dirección ejecutiva.
- GM no ofrece patrocinio de inmigración para este puesto; las personas candidatas no deben necesitar patrocinio de GM ahora ni en el futuro.
- Se valorará: experiencia de liderazgo tanto en ingeniería de software o datos como en ciencia de datos.
- Se valorará: experiencia en automovilismo, automoción o datos de ingeniería de alto rendimiento.
- Se valorará: familiaridad con funciones de IA de Databricks, como Mosaic AI, Vector Search, Feature Store, Model Serving y Genie.
- Se valorará: experiencia en la creación de aplicaciones de IA generativa o LLM, incluidos RAG, agentes y evaluación.
- Se valorará: experiencia con arquitecturas en la nube diseñadas para baja latencia o ancho de banda limitado.
- Se valorará: experiencia en el lanzamiento de nuevos programas o en el rápido crecimiento de equipos.
Beneficios
- Puede haber ayudas para la reubicación para quienes cumplan los criterios establecidos en la política de la empresa.
- Hay programas y recursos para apoyar el bienestar de las personas empleadas en el trabajo y en casa.
- Se ofrecen adaptaciones razonables a las personas solicitantes con discapacidad.