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.
Технический руководитель по системам восприятия для автономного вождения
Руководите системами оценки и валидации восприятия для автономного вождения General Motors. Координируйте симуляцию, данные сенсоров, программную архитектуру и инженерные команды.
Описание
- Определять техническую стратегию разработки платформ оценки систем восприятия
- Интегрировать модели камер, LiDAR, RADAR и других сенсоров в среды симуляции и оценки
- Разрабатывать статистические и эмпирические методы анализа характеристик сенсоров и систем восприятия
- Создавать и контролировать подготовку синтетических данных из конвейеров воспроизведения дорожных данных, симуляции и генерации сценариев
- Определять методы расширения данных и охват сценариев для ночного времени, дождя, снега, тумана, загрязнения, очистки, закрытия обзора, бликов и других ухудшенных условий
- Подготавливать синтетические и записанные данные для обучения моделей, оценки, регрессионного тестирования и анализа отказов
- При необходимости руководить переобучением моделей или демонстрациями конвейеров
- Интегрировать новые компоненты сенсоров и архитектуры восприятия в программный стек автономного вождения
- Определять требования к инструментам разработчиков, включая API, утилиты командной строки, ноутбуки, автоматизированные рабочие процессы и панели мониторинга
- Создавать метрики оценки и отчеты, связывающие характеристики сенсоров с системными требованиями и целями безопасности
- Руководить техническими проверками и межфункциональными инициативами от определения требований до внедрения
- Совершенствовать программную архитектуру, покрытие тестами, качество данных, автоматизацию и продуктивность разработки
- Наставлять инженеров и повышать требования к качеству программного обеспечения и строгости экспериментов
- Нанимать, обучать, развивать и удерживать сильную инженерную команду, продолжая лично участвовать в техническом руководстве
Требования
- Степень бакалавра в области информатики, компьютерной инженерии, электротехники, системной инженерии, робототехники, математики или смежной технической дисциплины
- Не менее 10 лет прогрессивного опыта в разработке программного обеспечения, системной инженерии, машинном обучении, системах восприятия, робототехнике, автономных транспортных средствах или смежной области
- Не менее одного года опыта руководства небольшой инженерной командой
- Опыт руководства сложными техническими инициативами в нескольких инженерных дисциплинах
- Опыт проектирования, создания или интеграции систем симуляции, оценки, валидации или обработки данных в сфере автономных систем, робототехники, автомобилестроения, аэрокосмической отрасли или другой области, связанной с критической безопасностью
- Уверенные навыки программирования на C++ и Python
- Опыт работы с процессами машинного обучения и как минимум одним современным фреймворком, включая PyTorch или TensorFlow
- Знание систем восприятия на основе камер, LiDAR, RADAR или мультимодальных сенсоров
- Опыт применения данных, статистики и структурированных экспериментов для оценки поведения систем и диагностики режимов отказа
- Умение ясно объяснять сложные технические концепции
- Способность самостоятельно решать неоднозначные задачи и достигать измеримых результатов
- Опыт итеративной разработки, проверки кода, тестирования, контроля версий и гибкого планирования
- Подтвержденный опыт руководства, наставничества или управления инженерами
- Желательно наличие степени магистра или PhD в области информатики, инженерии, робототехники, математики или смежной технической области
- Желателен опыт работы с системами восприятия и моделями машинного обучения для автономных транспортных средств, деградацией сенсоров в неблагоприятных условиях, архитектурами восприятия, синтетическими данными, тестированием на основе сценариев, калибровкой сенсоров, компьютерным зрением, мультимодальным объединением данных, верификацией и валидацией систем, критичных к безопасности, ROS, Linux, контейнерами, непрерывной интеграцией, распределенными вычислениями, облачными платформами данных, метриками, панелями мониторинга, SQL/BigQuery, визуализацией данных, статистическим анализом, масштабируемой обработкой данных сенсоров, а также партнерствами с поставщиками или исследовательскими организациями
Преимущества
- Стимулирующее вознаграждение с выплатами, определяемыми результатами компании, уровнем должности и индивидуальными результатами
- Программа оценки служебных автомобилей компании при условии успешной проверки водительской истории
- Возможная помощь при переезде
- Доступ к льготам General Motors и ресурсам Total Rewards
- Разумные условия адаптации рабочего места