A General Motors é uma empresa global dos setores automotivo e industrial, com atuação em engenharia de veículos, produção, transporte e tecnologia da informação. Fundada em 1908, a GM desenvolve tecnologias voltadas ao avanço da mobilidade enquanto busca concretizar sua visão de zero acidentes, zero emissões e zero congestionamentos. Suas operações internacionais reúnem grandes equipes multidisciplinares focadas em inovação, transporte sustentável e no futuro da indústria automotiva.
Gerente líder técnico de sistemas de percepção para condução autônoma
Lidere os sistemas de avaliação e validação de percepção para condução autônoma da General Motors. Oriente equipes de simulação, dados de sensores, arquitetura de software e engenharia.
Descrição
- Definir a estratégia técnica para estruturas de avaliação de sistemas de percepção
- Integrar modelos de câmeras, LiDAR, RADAR e outros sensores a ambientes de simulação e avaliação
- Desenvolver abordagens estatísticas e empíricas para analisar o desempenho de sensores e sistemas de percepção
- Criar e supervisionar dados sintéticos provenientes de reprodução de dados rodoviários, simulação e pipelines de geração de cenários
- Definir aumento de dados e cobertura de cenários para condições noturnas, chuva, neve, neblina, contaminação, limpeza, oclusão, ofuscamento e outras condições degradadas
- Preparar dados sintéticos e registrados para treinamento de modelos, avaliação, testes de regressão e análise de falhas
- Liderar o retreinamento de modelos ou demonstrações de pipelines conforme necessário
- Incorporar novos componentes de sensores e arquiteturas de percepção à pilha de software de condução autônoma
- Especificar ferramentas para desenvolvedores, como APIs, utilitários de linha de comando, notebooks, fluxos de trabalho automatizados e painéis
- Criar métricas e relatórios de avaliação que relacionem o desempenho dos sensores aos requisitos do sistema e aos objetivos de segurança
- Liderar revisões técnicas e iniciativas multifuncionais desde a definição de requisitos até a adoção
- Avançar a arquitetura de software, a cobertura de testes, a qualidade dos dados, a automação e a produtividade de engenharia
- Orientar engenheiros e fortalecer as expectativas de qualidade de software e rigor experimental
- Contratar, orientar, desenvolver e reter uma equipe de engenharia forte, mantendo a liderança técnica prática
Requisitos
- Bacharelado em ciência da computação, engenharia da computação, engenharia elétrica, engenharia de sistemas, robótica, matemática ou disciplina técnica relacionada
- Pelo menos 10 anos de experiência progressiva em engenharia de software, engenharia de sistemas, aprendizado de máquina, percepção, robótica, veículos autônomos ou área relacionada
- Pelo menos um ano de experiência liderando uma pequena equipe de engenharia
- Experiência dirigindo iniciativas técnicas complexas entre várias disciplinas de engenharia
- Experiência projetando, desenvolvendo ou integrando sistemas de simulação, avaliação, validação ou processamento de dados em autonomia, robótica, setor automotivo, aeroespacial ou outro campo crítico para a segurança
- Sólidos conhecimentos de programação em C++ e Python
- Experiência com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e pelo menos um framework moderno, incluindo PyTorch ou TensorFlow
- Conhecimento de sistemas de câmeras, LiDAR, RADAR ou percepção multimodal
- Experiência aplicando dados, estatística e experimentação estruturada para avaliar o comportamento de sistemas e diagnosticar modos de falha
- Capacidade de explicar conceitos técnicos complexos com clareza
- Capacidade de trabalhar de forma independente em problemas ambíguos e entregar resultados mensuráveis
- Experiência com desenvolvimento iterativo, revisão de código, testes, controle de versão e planejamento ágil
- Experiência comprovada liderando, orientando ou gerenciando engenheiros
- Preferencialmente, mestrado ou doutorado em ciência da computação, engenharia, robótica, matemática ou área técnica relacionada
- Preferencialmente, experiência com percepção de veículos autônomos e modelos de aprendizado de máquina, degradação de sensores em condições adversas, arquiteturas de percepção, dados sintéticos, testes baseados em cenários, calibração de sensores, visão computacional, fusão multimodal, verificação e validação críticas para a segurança, ROS, Linux, contêineres, integração contínua, computação distribuída, plataformas de dados em nuvem, métricas, painéis, SQL/BigQuery, visualização de dados, análise estatística, processamento escalável de dados de sensores e parcerias com fornecedores ou instituições de pesquisa
Benefícios
- Remuneração variável com pagamentos determinados pelo desempenho da empresa, pelo nível do cargo e pelo desempenho individual
- Programa de avaliação de veículos da empresa, sujeito a uma análise satisfatória do relatório de condução
- Possibilidade de auxílio para realocação
- Acesso aos benefícios da General Motors e aos recursos de Total Rewards
- Adaptações razoáveis no local de trabalho