General Motors — глобальная автомобильная и промышленная компания, работающая в сферах разработки автомобилей, производства, транспорта и информационных технологий. Основанная в 1908 году, GM разрабатывает технологии для развития мобильности и стремится реализовать своё видение мира без аварий, выбросов и пробок. Международная деятельность компании объединяет крупные междисциплинарные команды, сосредоточенные на инновациях, экологичном транспорте и будущем автомобильной отрасли.
Старший руководитель по инженерии данных в автоспорте
Руководите инфраструктурой данных, аналитикой и платформами ИИ/МО в автоспортивном подразделении General Motors. Превращайте телеметрию и гоночные данные в инструменты для инженеров и стратегов ведущих гоночных программ.
Описание
- Руководите менеджерами и командами, отвечающими за инфраструктуру данных и анализ данных в автоспортивном подразделении.
- Объединяйте инженерию данных, разработку ПО и анализ данных общей дорожной картой и операционной моделью.
- Проектируйте конвейеры и платформы, создавайте прототипы решений машинного обучения и генеративного ИИ, проверяйте код и устраняйте критические проблемы во время гоночных уик-эндов.
- Определяйте дорожную карту платформы автоспортивных данных: сбор данных, потоковую обработку, архитектуру lakehouse, управление данными и поддержку ИИ/МО.
- Объединяйте потоковые и пакетные конвейеры для обработки телеметрии, данных хронометража и результатов, а также данных с трассы.
- Внедряйте модели машинного обучения в производство для гоночных программ с помощью MLOps на базе MLflow.
- Расширяйте использование инструментов программирования с ИИ, платформ-помощников и эффективных практик разработки ПО.
- Устанавливайте инженерные стандарты для CI/CD, Terraform, автоматизированного тестирования, качества данных, наблюдаемости и SLO.
- Защищайте чувствительные для соревнований данные с помощью контроля доступа и мер по охране интеллектуальной собственности.
- Контролируйте расходы и мощности Azure и Databricks, а также взаимодействие с поставщиками и партнёрами.
- Делитесь стратегией, прогрессом и компромиссами с руководителями автоспортивного подразделения и GM.
- Работайте с командами инженерии соревнований, динамики автомобиля, гоночной стратегии и техническими партнёрами над пользовательскими функциями.
Требования
- Степень бакалавра в области информатики, инженерии, науки о данных или смежной дисциплине.
- Не менее 10 лет опыта в инженерии данных, разработке ПО или науке о данных, включая создание промышленных распределённых платформ данных.
- Не менее 5 лет руководства инженерными командами или командами по науке о данных, в том числе управления руководителями, при сохранении непосредственного технического участия.
- Глубокое знание Azure Databricks, включая Spark, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows и DLT.
- Экспертное знание сервисов данных Azure, таких как ADLS, Event Hubs, AKS и Key Vault.
- Подтверждённый опыт внедрения машинного обучения и ИИ в производство, включая разработку признаков, жизненный цикл моделей, MLOps и мониторинг.
- Опыт работы с потоковой обработкой в реальном времени и высокочастотными временными рядами.
- Уверенное владение Python и SQL.
- Опыт работы с CI/CD, Git и инфраструктурой как кодом.
- Умение работать в условиях жёстких сроков и объяснять сложные темы инженерным и руководящим аудиториям.
- GM не предоставляет иммиграционное спонсорство для этой должности; кандидатам не должно требоваться спонсорство GM сейчас или в будущем.
- Преимущество: опыт руководства в сфере разработки ПО или инженерии данных, а также в науке о данных.
- Преимущество: опыт работы с автоспортом, автомобильной отраслью или данными высокопроизводительной инженерии.
- Преимущество: знакомство с функциями ИИ в Databricks, такими как Mosaic AI, Vector Search, Feature Store, Model Serving и Genie.
- Преимущество: опыт создания приложений генеративного ИИ или на основе LLM, включая RAG, агентов и оценку качества.
- Преимущество: опыт проектирования облачных архитектур для низкой задержки или ограниченной пропускной способности.
- Преимущество: опыт запуска новых программ или быстрого расширения команд.
Преимущества
- Кандидатам, соответствующим критериям политики компании, может быть доступна помощь с переездом.
- Программы и ресурсы помогают сотрудникам поддерживать благополучие на работе и дома.
- Для соискателей с инвалидностью доступны разумные условия и адаптации.