ゼネラルモーターズは、車両エンジニアリング、製造、輸送、情報技術の分野で事業を展開するグローバルな自動車・製造企業です。1908年に創立され、モビリティの発展を目指す技術を開発するとともに、衝突事故ゼロ、排出ガスゼロ、渋滞ゼロというビジョンの実現に取り組んでいます。世界各地の事業では、多様な専門分野の大規模なチームが協力し、イノベーション、持続可能な交通、自動車業界の未来に注力しています。
自動運転センシングシステム技術リードマネージャー
ゼネラルモーターズの自動運転センシング評価・検証システムを統括します。 シミュレーション、センサーデータ、ソフトウェアアーキテクチャ、エンジニアリングチームを指揮します。
仕事内容
- センシングシステム評価フレームワークの技術戦略を策定する
- カメラ、LiDAR、RADARなどのセンサーモデルをシミュレーションおよび評価環境に統合する
- センサーと知覚性能を分析するための統計的・実証的アプローチを開発する
- 道路データのリプレイ、シミュレーション、シナリオ生成パイプラインから合成データを作成・管理する
- 夜間、雨、雪、霧、汚染、クリーニング、遮蔽、グレアなどの性能劣化条件に対するデータ拡張とシナリオ網羅性を定義する
- モデル訓練、評価、回帰テスト、故障分析向けに合成データと記録データを準備する
- 必要に応じてモデル再訓練やパイプラインのデモンストレーションを主導する
- 新しいセンサーコンポーネントとセンシングアーキテクチャを自動運転ソフトウェアスタックに組み込む
- API、コマンドラインユーティリティ、ノートブック、自動化ワークフロー、ダッシュボードなどの開発者向けツールを仕様化する
- センサー性能をシステム要件および安全目標に結び付ける評価指標とレポートを作成する
- 要件定義から導入まで、技術レビューと部門横断イニシアチブを主導する
- ソフトウェアアーキテクチャ、テストカバレッジ、データ品質、自動化、エンジニアリング生産性を向上させる
- エンジニアを育成し、ソフトウェア品質と実験の厳密性に対する基準を高める
- 実務に携わる技術リーダーシップを継続しながら、強いエンジニアリングチームを採用、指導、育成、定着させる
応募要件
- コンピューターサイエンス、コンピューターエンジニアリング、電気工学、システム工学、ロボティクス、数学、または関連する技術分野の学士号
- ソフトウェアエンジニアリング、システムエンジニアリング、機械学習、知覚、ロボティクス、自動運転車、または関連分野で、少なくとも 10 年の段階的な実務経験
- 小規模なエンジニアリングチームを率いた経験が少なくとも 1 年あること
- 複数のエンジニアリング分野にまたがる複雑な技術イニシアチブを指揮した経験
- 自動運転、ロボティクス、自動車、航空宇宙、またはその他の安全クリティカルな分野で、シミュレーション、評価、検証、データ処理システムを設計、構築、統合した経験
- C++およびPythonの優れたプログラミングスキル
- 機械学習ワークフローと、PyTorchまたはTensorFlowを含む少なくとも1つの最新フレームワークの経験
- カメラ、LiDAR、RADAR、またはマルチモーダルセンシングシステムに関する知識
- データ、統計、構造化された実験を用いてシステム動作を評価し、故障モードを診断した経験
- 複雑な技術概念を明確に説明できること
- 曖昧な問題に自律的に取り組み、測定可能な成果を達成できること
- 反復型開発、コードレビュー、テスト、バージョン管理、アジャイル計画の経験
- エンジニアを率い、指導し、または管理した実績
- 歓迎：コンピューターサイエンス、工学、ロボティクス、数学、または関連する技術分野の修士号または博士号
- 歓迎する経験：自動運転車の知覚と機械学習モデル、悪条件下のセンサー劣化、センシングアーキテクチャ、合成データ、シナリオベーステスト、センサーキャリブレーション、コンピュータービジョン、マルチモーダルフュージョン、安全クリティカルな検証、ROS、Linux、コンテナ、継続的インテグレーション、分散コンピューティング、クラウドデータプラットフォーム、指標、ダッシュボード、SQL/BigQuery、データ可視化、統計分析、スケーラブルなセンサーデータ処理、サプライヤーまたは研究パートナーとの連携
福利厚生
- 会社業績、職位レベル、個人業績に基づき支給額が決定されるインセンティブ報酬
- 自動車運転記録の審査に合格することを条件とした社用車評価プログラム
- 転居支援の可能性
- ゼネラルモーターズの福利厚生および Total Rewards リソースへのアクセス
- 合理的な職場上の配慮