A General Motors globális autóipari és gyártóvállalat, amely a járműmérnöki tervezés, a gyártás, a szállítás és az információtechnológia területén működik. Az 1908-ban alapított GM olyan technológiákat fejleszt, amelyek a mobilitás előmozdítását szolgálják, miközben a zéró baleset, zéró kibocsátás és zéró torlódás jövőképét követi. Nemzetközi tevékenységei nagy, multidiszciplináris csapatokat egyesítenek, amelyek az innovációra, a fenntartható közlekedésre és az autóipar jövőjére összpontosítanak.
Önvezetési Érzékelőrendszerek Műszaki Vezetője
Vezesse a General Motors önvezetési érzékelésértékelési és -validációs rendszereit. Irányítsa a szimulációval, érzékelőadatokkal, szoftverarchitektúrával és mérnöki csapatokkal kapcsolatos munkát.
Leírás
- Az érzékelőrendszerek értékelési keretrendszereinek műszaki stratégiájának meghatározása
- Kamera-, LiDAR-, RADAR- és egyéb érzékelőmodellek integrálása szimulációs és értékelési környezetekbe
- Statisztikai és empirikus módszerek kidolgozása az érzékelők és az észlelés teljesítményének elemzésére
- Szintetikus adatok létrehozása és kezelése úttestadatok visszajátszását, szimulációt és forgatókönyv-generálást végző folyamatokból
- Az adataugmentáció és a forgatókönyvek lefedettségének meghatározása éjszakai, esős, havas, ködös, szennyezett, tisztított, kitakart, csillogó és egyéb leromlott körülményekre
- Szintetikus és rögzített adatok előkészítése modellbetanításhoz, értékeléshez, regressziós teszteléshez és hibaanalízishez
- Modell-újratanítások vagy folyamatbemutatók vezetése szükség szerint
- Új érzékelőkomponensek és érzékelési architektúrák beépítése az önvezetési szoftverkötegbe
- Fejlesztői eszközök, például API-k, parancssori segédprogramok, notebookok, automatizált munkafolyamatok és irányítópultok meghatározása
- Az érzékelők teljesítményét a rendszerkövetelményekkel és biztonsági célokkal összekapcsoló értékelési mutatók és jelentések létrehozása
- Műszaki felülvizsgálatok és több szakterületet érintő kezdeményezések vezetése a követelmények meghatározásától az átvételig
- A szoftverarchitektúra, a tesztlefedettség, az adatminőség, az automatizálás és a mérnöki termelékenység fejlesztése
- Mérnökök mentorálása, valamint a szoftverminőséggel és a kísérleti szigorral kapcsolatos elvárások megerősítése
- Erős mérnöki csapat toborzása, mentorálása, fejlesztése és megtartása, miközben továbbra is gyakorlati műszaki vezetést biztosít
Követelmények
- Számítástechnikai, számítógép-mérnöki, villamosmérnöki, rendszer-mérnöki, robotikai, matematikai vagy kapcsolódó műszaki területen szerzett alapképzettség
- Legalább 10 év fokozatosan növekvő tapasztalat szoftvermérnöki, rendszer-mérnöki, gépi tanulási, észlelési, robotikai, önvezető járművekkel kapcsolatos vagy kapcsolódó területen
- Legalább egyéves tapasztalat kis mérnöki csapat vezetésében
- Összetett műszaki kezdeményezések irányításában szerzett tapasztalat több mérnöki szakterületen átívelően
- Szimulációs, értékelési, validációs vagy adatfeldolgozó rendszerek tervezésében, fejlesztésében vagy integrációjában szerzett tapasztalat autonómia, robotika, autóipar, repülőipar vagy más biztonságkritikus területen
- Erős C++ és Python programozási készségek
- Tapasztalat gépi tanulási munkafolyamatokkal és legalább egy modern keretrendszerrel, például a PyTorchcsal vagy a TensorFlow-val
- Kamera-, LiDAR-, RADAR- vagy többmodalitású érzékelőrendszerek ismerete
- Tapasztalat adatok, statisztika és strukturált kísérletezés alkalmazásában a rendszer viselkedésének értékelésére és a hibamódok diagnosztizálására
- Összetett műszaki fogalmak világos magyarázatának képessége
- Önálló munkavégzés bizonytalan problémákon és mérhető eredmények elérésének képessége
- Tapasztalat iteratív fejlesztéssel, kódellenőrzéssel, teszteléssel, verziókezeléssel és agilis tervezéssel
- Bizonyított tapasztalat mérnökök vezetésében, mentorálásában vagy irányításában
- Előny: számítástechnikai, mérnöki, robotikai, matematikai vagy kapcsolódó műszaki területen szerzett mesterfokozat vagy doktori fokozat
- Előnyös tapasztalat önvezető járművek és gépi tanulási modellek észlelésével, kedvezőtlen körülmények közötti érzékelőromlással, érzékelési architektúrákkal, szintetikus adatokkal, forgatókönyv-alapú teszteléssel, érzékelőkalibrációval, számítógépes látással, többmodalitású fúzióval, biztonságkritikus ellenőrzéssel és validációval, ROS-szal, Linuxszal, konténerekkel, folyamatos integrációval, elosztott számítástechnikával, felhőalapú adatplatformokkal, mutatókkal, irányítópultokkal, SQL-lel/BigQueryvel, adatvizualizációval, statisztikai elemzéssel, skálázható érzékelőadat-feldolgozással, valamint beszállítói vagy kutatási partnerségekkel
Juttatások
- Ösztönző juttatás, amelynek kifizetését a vállalat teljesítménye, a munkaköri szint és az egyéni teljesítmény határozza meg
- Vállalati járműértékelési program, sikeres gépjárművezetési előéleti jelentés ellenőrzéséhez kötve
- Lehetséges költözési támogatás
- Hozzáférés a General Motors juttatásaihoz és Total Rewards erőforrásaihoz
- Ésszerű munkahelyi alkalmazkodás