General Motors è un’azienda globale dei settori automobilistico e manifatturiero, attiva nell’ingegneria dei veicoli, nella produzione, nei trasporti e nelle tecnologie dell’informazione. Fondata nel 1908, GM sviluppa tecnologie per promuovere la mobilità perseguendo al contempo la propria visione di zero incidenti, zero emissioni e zero congestione. Le sue attività internazionali riuniscono grandi team multidisciplinari concentrati sull’innovazione, sulla mobilità sostenibile e sul futuro dell’industria automobilistica.
Senior manager dell’ingegneria dei dati nel motorsport
Guida l’infrastruttura dei dati, l’analisi e le piattaforme di IA/ML di General Motors dedicate al motorsport. Trasforma la telemetria e i dati di gara in strumenti per ingegneri e strateghi dei principali programmi sportivi.
Descrizione
- Coordina manager e team che si occupano di infrastruttura dei dati e data science nel motorsport.
- Unisce ingegneria dei dati, software e data science in una roadmap e in un modello operativo condivisi.
- Progetta pipeline e piattaforme, sviluppa prototipi di soluzioni di machine learning e IA generativa, revisiona il codice e risolve problemi critici durante i fine settimana di gara.
- Definisce la roadmap della piattaforma dati per il motorsport, dalla raccolta allo streaming, all’architettura lakehouse, alla governance e all’abilitazione dell’IA/ML.
- Collega pipeline in tempo reale e batch che elaborano telemetria, cronometraggio e classifiche, oltre ai dati raccolti in pista.
- Porta i modelli di machine learning in produzione nei programmi di gara usando MLOps basati su MLflow.
- Amplia l’uso di strumenti di programmazione con IA, piattaforme di assistenti e solide pratiche di sviluppo software.
- Definisce standard di ingegneria per CI/CD, Terraform, test automatizzati, qualità dei dati, osservabilità e SLO.
- Protegge i dati sensibili per la competizione con controlli di accesso e misure di tutela della proprietà intellettuale.
- Supervisiona costi e capacità di Azure e Databricks, oltre ai rapporti con fornitori e partner.
- Condivide strategia, progressi e compromessi con i dirigenti senior del motorsport e di GM.
- Collabora con Engineering di gara, Prestazioni del veicolo, Strategia di gara e partner tecnici per realizzare funzionalità rivolte ai clienti.
Requisiti
- Laurea in informatica, ingegneria, data science o disciplina affine.
- Almeno 10 anni di esperienza in ingegneria dei dati, ingegneria del software o data science, con realizzazione di piattaforme di dati distribuite in produzione.
- Almeno 5 anni alla guida di team di ingegneria o data science, anche gestendo altri manager, mantenendo un coinvolgimento tecnico diretto.
- Conoscenza avanzata di Azure Databricks, inclusi Spark, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows e DLT.
- Competenza nei servizi dati Azure, come ADLS, Event Hubs, AKS e Key Vault.
- Comprovata esperienza nel portare in produzione soluzioni di machine learning e IA, dall’ingegneria delle feature al ciclo di vita dei modelli, MLOps e monitoraggio.
- Esperienza con streaming in tempo reale e dati di serie temporali ad alta frequenza.
- Ottime competenze in Python e SQL.
- Esperienza con CI/CD, Git e infrastruttura come codice.
- Capacità di rispettare scadenze impegnative e spiegare argomenti complessi a interlocutori tecnici e dirigenti.
- GM non offre sponsorizzazione per l’immigrazione per questa posizione; i candidati non devono aver bisogno della sponsorizzazione di GM ora o in futuro.
- Preferibile: esperienza di leadership sia nell’ingegneria del software o dei dati sia nella data science.
- Preferibile: esperienza nel motorsport, nel settore automobilistico o con dati di ingegneria ad alte prestazioni.
- Preferibile: familiarità con le funzionalità di IA di Databricks, come Mosaic AI, Vector Search, Feature Store, Model Serving e Genie.
- Preferibile: esperienza nella realizzazione di applicazioni di IA generativa o LLM, inclusi RAG, agenti e valutazione.
- Preferibile: esperienza con architetture cloud progettate per bassa latenza o larghezza di banda limitata.
- Preferibile: esperienza nell’avvio di nuovi programmi o nella rapida crescita di team.
Benefit
- Può essere disponibile un contributo per il trasferimento per i candidati che soddisfano i criteri previsti dalla policy aziendale.
- Programmi e risorse sostengono il benessere dei dipendenti al lavoro e a casa.
- Sono disponibili accomodamenti ragionevoli per i candidati con disabilità.