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 sênior de engenharia de dados para automobilismo
Lidere a infraestrutura de dados, a análise e as plataformas de IA/ML de automobilismo da General Motors. Transforme telemetria e dados de corrida em ferramentas para engenheiros e estrategistas dos principais programas de competição.
Descrição
- Lidere gestores e equipes de infraestrutura de dados e ciência de dados de automobilismo.
- Integre engenharia de dados, software e ciência de dados em um roteiro e modelo operacional comuns.
- Projete pipelines e plataformas, crie protótipos de soluções de aprendizado de máquina e IA generativa, revise código e resolva problemas críticos durante os fins de semana de corrida.
- Defina o roteiro da plataforma de dados de automobilismo para ingestão, streaming, arquitetura lakehouse, governança e habilitação de IA/ML.
- Conecte pipelines em tempo real e em lote que processam telemetria, cronometragem e pontuação, além de dados de pista.
- Coloque modelos de aprendizado de máquina em produção nos programas de corrida usando MLOps baseadas em MLflow.
- Amplie o uso de ferramentas de programação com IA, plataformas de assistentes e boas práticas de desenvolvimento de software.
- Estabeleça padrões de engenharia para CI/CD, Terraform, testes automatizados, qualidade de dados, observabilidade e SLOs.
- Proteja dados sensíveis à competição com controles de acesso e salvaguardas de propriedade intelectual.
- Gerencie custos e capacidade do Azure e do Databricks, além das relações com fornecedores e parceiros.
- Compartilhe estratégia, progresso e escolhas de prioridades com a liderança sênior de automobilismo e da GM.
- Trabalhe com Engenharia de Competição, Desempenho de Veículos, Estratégia de Corrida e parceiros técnicos para entregar recursos voltados aos clientes.
Requisitos
- Graduação em ciência da computação, engenharia, ciência de dados ou área relacionada.
- Pelo menos 10 anos de experiência em engenharia de dados, engenharia de software ou ciência de dados, entregando plataformas de dados distribuídas em produção.
- Pelo menos 5 anos liderando equipes de engenharia ou ciência de dados, incluindo a gestão de outros gestores, mantendo atuação técnica direta.
- Conhecimento avançado de Azure Databricks, incluindo Spark, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows e DLT.
- Domínio de serviços de dados do Azure, como ADLS, Event Hubs, AKS e Key Vault.
- Histórico comprovado de colocar soluções de aprendizado de máquina e IA em produção, abrangendo engenharia de atributos, ciclo de vida de modelos, MLOps e monitoramento.
- Experiência com streaming em tempo real e dados de séries temporais de alta frequência.
- Sólidos conhecimentos de Python e SQL.
- Experiência com CI/CD, Git e infraestrutura como código.
- Capacidade de cumprir prazos exigentes e explicar assuntos complexos a públicos de engenharia e liderança executiva.
- A GM não oferece patrocínio de imigração para esta posição; as pessoas candidatas não podem precisar de patrocínio da GM agora nem no futuro.
- Desejável: experiência de liderança tanto em engenharia de software ou de dados quanto em ciência de dados.
- Desejável: experiência com automobilismo, setor automotivo ou dados de engenharia de alto desempenho.
- Desejável: familiaridade com recursos de IA do Databricks, como Mosaic AI, Vector Search, Feature Store, Model Serving e Genie.
- Desejável: experiência na criação de aplicações de IA generativa ou LLM, incluindo RAG, agentes e avaliação.
- Desejável: experiência com arquiteturas em nuvem projetadas para baixa latência ou largura de banda limitada.
- Desejável: experiência no lançamento de novos programas ou no rápido crescimento de equipes.
Benefícios
- Pode haver auxílio para mudança para candidatos que atendam aos critérios da política da empresa.
- Programas e recursos apoiam o bem-estar das pessoas colaboradoras no trabalho e em casa.
- Há adaptações razoáveis disponíveis para candidatos com deficiência.