General Motors ialah sebuah syarikat automotif dan pembuatan global yang beroperasi dalam bidang kejuruteraan kenderaan, pengeluaran, pengangkutan dan teknologi maklumat. Ditubuhkan pada tahun 1908, GM membangunkan teknologi untuk memajukan mobiliti sambil mengejar visinya tentang sifar kemalangan, sifar pelepasan dan sifar kesesakan. Operasi antarabangsanya menghimpunkan pasukan besar yang terdiri daripada pelbagai disiplin, dengan tumpuan pada inovasi, pengangkutan mampan dan masa depan industri automotif.
Manajer Pemimpin Teknis, Sistem Pendeteksian Kendaraan Otonom
Memimpin sistem evaluasi dan validasi pendeteksian kendaraan otonom General Motors. Mengarahkan simulasi, data sensor, arsitektur perangkat lunak, dan tim teknik.
Deskripsi
- Menetapkan strategi teknis untuk kerangka kerja evaluasi sistem pendeteksian
- Mengintegrasikan model kamera, LiDAR, RADAR, dan sensor lainnya ke dalam lingkungan simulasi dan evaluasi
- Mengembangkan pendekatan statistik dan empiris untuk menganalisis kinerja sensor dan persepsi
- Membuat dan mengawasi data sintetis dari pemutaran ulang data jalan, simulasi, dan alur pembuatan skenario
- Menentukan augmentasi data dan cakupan skenario untuk kondisi malam hari, hujan, salju, kabut, kontaminasi, pembersihan, oklusi, silau, dan kondisi terdegradasi lainnya
- Menyiapkan data sintetis dan rekaman untuk pelatihan model, evaluasi, pengujian regresi, dan analisis kegagalan
- Memimpin pelatihan ulang model atau demonstrasi alur kerja sesuai kebutuhan
- Menggabungkan komponen sensor dan arsitektur pendeteksian baru ke dalam tumpukan perangkat lunak kendaraan otonom
- Menentukan alat pengembang seperti API, utilitas baris perintah, notebook, alur kerja otomatis, dan dasbor
- Membuat metrik dan laporan evaluasi yang menghubungkan kinerja sensor dengan persyaratan sistem dan tujuan keselamatan
- Memimpin tinjauan teknis dan inisiatif lintas fungsi sejak penetapan persyaratan hingga penerapan
- Meningkatkan arsitektur perangkat lunak, cakupan pengujian, kualitas data, otomatisasi, dan produktivitas teknik
- Membimbing para insinyur dan memperkuat standar kualitas perangkat lunak serta ketelitian eksperimental
- Merekrut, melatih, mengembangkan, dan mempertahankan tim teknik yang kuat sambil tetap memberikan kepemimpinan teknis langsung
Persyaratan
- Gelar sarjana dalam ilmu komputer, teknik komputer, teknik elektro, teknik sistem, robotika, matematika, atau disiplin teknis terkait
- Setidaknya 10 tahun pengalaman yang terus berkembang dalam rekayasa perangkat lunak, rekayasa sistem, pembelajaran mesin, persepsi, robotika, kendaraan otonom, atau bidang terkait
- Setidaknya satu tahun pengalaman memimpin tim teknik kecil
- Pengalaman mengarahkan inisiatif teknis kompleks yang melibatkan berbagai disiplin teknik
- Latar belakang dalam merancang, membangun, atau mengintegrasikan sistem simulasi, evaluasi, validasi, atau pemrosesan data di bidang otonomi, robotika, otomotif, kedirgantaraan, atau bidang lain yang kritis terhadap keselamatan
- Kemampuan pemrograman C++ dan Python yang kuat
- Pengalaman dengan alur kerja pembelajaran mesin dan setidaknya satu kerangka kerja modern, termasuk PyTorch atau TensorFlow
- Pengetahuan tentang sistem pendeteksian kamera, LiDAR, RADAR, atau multimodal
- Pengalaman menerapkan data, statistik, dan eksperimen terstruktur untuk mengevaluasi perilaku sistem serta mendiagnosis mode kegagalan
- Kemampuan menjelaskan konsep teknis yang kompleks dengan jelas
- Kemampuan bekerja mandiri dalam menghadapi masalah yang ambigu dan menghasilkan hasil yang terukur
- Pengalaman dengan pengembangan iteratif, tinjauan kode, pengujian, kontrol versi, dan perencanaan agile
- Pengalaman terbukti dalam memimpin, membimbing, atau mengelola para insinyur
- Diutamakan: Gelar magister atau doktor dalam ilmu komputer, teknik, robotika, matematika, atau bidang teknis terkait
- Diutamakan pengalaman dengan persepsi kendaraan otonom dan model pembelajaran mesin, penurunan kinerja sensor dalam kondisi buruk, arsitektur pendeteksian, data sintetis, pengujian berbasis skenario, kalibrasi sensor, visi komputer, fusi multimodal, verifikasi dan validasi yang kritis terhadap keselamatan, ROS, Linux, kontainer, integrasi berkelanjutan, komputasi terdistribusi, platform data cloud, metrik, dasbor, SQL/BigQuery, visualisasi data, analisis statistik, pemrosesan data sensor berskala besar, serta kemitraan dengan pemasok atau lembaga penelitian
Tunjangan
- Kompensasi insentif dengan pembayaran yang ditentukan oleh kinerja perusahaan, tingkat jabatan, dan kinerja individu
- Program evaluasi kendaraan perusahaan, bergantung pada hasil pemeriksaan laporan kendaraan bermotor yang memuaskan
- Kemungkinan bantuan relokasi
- Akses ke sumber daya manfaat dan Total Rewards General Motors
- Akomodasi tempat kerja yang wajar