General Motors er et globalt bil- og produksjonsselskap som arbeider med kjøretøyutvikling, produksjon, transport og informasjonsteknologi. GM ble grunnlagt i 1908 og utvikler teknologi med mål om å fremme mobilitet, samtidig som selskapet arbeider mot sin visjon om null ulykker, null utslipp og null kø. Den internasjonale virksomheten samler store, tverrfaglige team med fokus på innovasjon, bærekraftig transport og fremtidens bilindustri.
Senior Lead Engineer, digital produksjon av billakk — General Motors (hybrid i Bengaluru)
Led den digitale transformasjonen av General Motors' produksjon av billakk i Bengaluru. Bygg løsninger for Smart Factory, AI/ML, Digital Twin og virtuell idriftsetting for lanseringer og prosessforbedringer.
Beskrivelse
- Lede digitale transformasjonsprogrammer innen produksjon av billakk gjennom teknologier for digital produksjon og Smart Factory.
- Implementere AI/ML, computer vision, XR og avansert analyse for å forbedre FTQ, utstyrets pålitelighet, prosesseffektivitet og virtuell validering.
- Bygge, implementere og vedlikeholde Digital Twins for produkter, prosesser og utstyr i lakkeringsverksteder.
- Skape en integrert digital tråd som kobler sammen PLM, CAD, simulering, MES og systemer på fabrikkgulvet.
- Utforme og validere visionsystemer for feildeteksjon, fargekonsistens, kvalitet på tetningsmasse, beleggsdekning og vurdering av filmtykkelse.
- Konfigurere AI-agenter og automatiserte arbeidsflyter som kobler sammen virksomhetsdata, ingeniørverktøy og kunnskapsdatabaser.
- Automatisere CAD- og PLM-prosesser med API-er, makroer, maler og regelbaserte ingeniørverktøy.
- Utvikle CAD-til-XR-arbeidsflyter for virtuelle gjennomganger, opplæring, produksjonsvalidering og samarbeid.
- Støtte gjennomføring av lakkeringsanlegg, virtuell idriftsetting og lanseringsprogrammer for både greenfield- og brownfield-prosjekter.
- Forbedre lakkeringsprosesser for å styrke kvaliteten, redusere garantikostnader, øke FTQ og forbedre utstyrets oppetid.
- Levere garantianalyser for lakkering, tekniske rapporter og simuleringsbaserte anbefalinger for globale produksjonsvirksomheter.
Krav
- Bachelorgrad i maskinteknikk, kjemiteknikk, lakkteknikk eller et beslektet fagområde, samt sertifisering eller dokumentert interesse for AI og datavitenskap.
- Minst 5 års erfaring med digital transformasjon, implementering av Digital Twin eller Digital Thread, industriell automasjon, XR og visionsystemer innen bilindustri eller diskret produksjon.
- Evne til å omsette forretningsbehov til skalerbare digitale løsninger og automasjonsløsninger.
- Dokumenterte resultater med å utvikle og implementere AI/ML-, Smart Factory-, avanserte analyse-, computer vision- og Digital Twin-løsninger for produksjon.
- Praktisk erfaring med Digital Twin-, XR- eller industrielle metaverse-plattformer som NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins og 3DEXPERIENCE er en fordel.
- Kunnskap om LLM-er, RAG, TensorFlow, PyTorch, rammeverk for dyp læring, ETL-pipelines og Databricks.
- Gode ferdigheter i Python, SQL, C++, C#, VB Script, API-er, datapipelines, Power BI-dashbord og utvikling av AI-agentarbeidsflyter.
- Arbeidskunnskap om plattformer og API-er for CAD-automatisering, inkludert AutoCAD, NX Open, CATIA CAA og SolidWorks API, er en fordel.
- Kjennskap til FANUC, Dürr-systemer, ROS 2, Isaac Sim og DDS er en fordel.
- Kunnskap om prosesser, utstyr, materialer og produksjonsvirksomhet i billakkeringsverksteder.
- Erfaring med lanseringer i billakkeringsverksteder, gjennomføring av anlegg, prosessoppsett og virtuell idriftsetting er en fordel.
- Sterke analytiske evner samt gode ferdigheter innen problemløsning, kommunikasjon og interessenthåndtering.
- Villighet til å reise globalt etter virksomhetens behov, omtrent 50–70 %.
- Må ikke ha behov for immigrasjonssponsing fra GM nå eller i fremtiden.
Fordeler
- Hybrid arbeidsordning.
- Muligheter til å lede digitale transformasjonsprogrammer og bygge avansert kompetanse innen digital produksjon.
- En kultur for inkludering og tilhørighet hos General Motors.
- Rimelig tilrettelegging for søkere med funksjonsnedsettelser.
- Rollebasert vurdering og/eller screening før ansettelse kan være nødvendig.