General Motors, araç mühendisliği, üretim, taşımacılık ve bilgi teknolojileri alanlarında faaliyet gösteren küresel bir otomotiv ve imalat şirketidir. 1908 yılında kurulan GM, sıfır kaza, sıfır emisyon ve sıfır trafik sıkışıklığı vizyonunu sürdürürken mobiliteyi geliştirmeyi amaçlayan teknolojiler geliştirir. Şirketin uluslararası faaliyetleri; inovasyona, sürdürülebilir ulaşıma ve otomotiv sektörünün geleceğine odaklanan geniş ve disiplinler arası ekipleri bir araya getirir.
Otonom Sürüş Algılama Sistemleri Teknik Liderlik Müdürü
General Motors’un otonom sürüş algılama değerlendirme ve doğrulama sistemlerine liderlik edin. Simülasyon, sensör verileri, yazılım mimarisi ve mühendislik ekiplerini yönlendirin.
Açıklama
- Algılama sistemi değerlendirme çerçeveleri için teknik stratejiyi belirlemek
- Kamera, LiDAR, RADAR ve diğer sensör modellerini simülasyon ve değerlendirme ortamlarına entegre etmek
- Sensör ve algılama performansını analiz etmek için istatistiksel ve ampirik yaklaşımlar geliştirmek
- Yol verisi yeniden oynatma, simülasyon ve senaryo oluşturma hatlarından sentetik veriler oluşturmak ve bunları yönetmek
- Gece, yağmur, kar, sis, kirlenme, temizleme, örtülme, parlama ve diğer bozulmuş koşullar için veri artırmayı ve senaryo kapsamını tanımlamak
- Model eğitimi, değerlendirme, regresyon testleri ve hata analizi için sentetik ve kaydedilmiş verileri hazırlamak
- Gerektiğinde model yeniden eğitimi veya işlem hattı gösterimlerine liderlik etmek
- Yeni sensör bileşenlerini ve algılama mimarilerini otonom sürüş yazılım yığınına dahil etmek
- API’ler, komut satırı yardımcı programları, not defterleri, otomatik iş akışları ve panolar gibi geliştirici araçlarını tanımlamak
- Sensör performansını sistem gereksinimleri ve güvenlik hedefleriyle ilişkilendiren değerlendirme metrikleri ve raporları oluşturmak
- Gereksinimlerin tanımlanmasından benimsenmeye kadar teknik incelemelere ve işlevler arası girişimlere liderlik etmek
- Yazılım mimarisini, test kapsamını, veri kalitesini, otomasyonu ve mühendislik verimliliğini geliştirmek
- Mühendislere mentorluk yapmak ve yazılım kalitesi ile deneysel titizlik konusundaki beklentileri güçlendirmek
- Uygulamalı teknik liderlik sağlamayı sürdürürken güçlü bir mühendislik ekibini işe almak, koçluk yapmak, geliştirmek ve elde tutmak
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, bilgisayar mühendisliği, elektrik mühendisliği, sistem mühendisliği, robotik, matematik veya ilgili bir teknik disiplinde lisans derecesi
- Yazılım mühendisliği, sistem mühendisliği, makine öğrenimi, algılama, robotik, otonom araçlar veya ilgili bir alanda en az 10 yıllık ilerleyici deneyim
- Küçük bir mühendislik ekibine liderlik etme konusunda en az bir yıllık deneyim
- Birden fazla mühendislik disiplini genelinde karmaşık teknik girişimleri yönetme deneyimi
- Otonomi, robotik, otomotiv, havacılık veya başka bir güvenlik açısından kritik alanda simülasyon, değerlendirme, doğrulama ya da veri işleme sistemleri tasarlama, oluşturma veya entegre etme deneyimi
- Güçlü C++ ve Python programlama becerileri
- Makine öğrenimi iş akışları ve PyTorch veya TensorFlow dahil en az bir modern çerçeveyle deneyim
- Kamera, LiDAR, RADAR veya çok modlu algılama sistemleri bilgisi
- Sistem davranışını değerlendirmek ve hata kiplerini teşhis etmek için veri, istatistik ve yapılandırılmış deneyleri uygulama deneyimi
- Karmaşık teknik kavramları açıkça açıklayabilme
- Belirsiz sorunlar üzerinde bağımsız çalışabilme ve ölçülebilir sonuçlar sunabilme
- Yinelemeli geliştirme, kod inceleme, test, sürüm kontrolü ve çevik planlama deneyimi
- Mühendislere liderlik etme, koçluk yapma veya yönetme konusunda kanıtlanmış deneyim
- Tercihen bilgisayar bilimi, mühendislik, robotik, matematik veya ilgili bir teknik alanda yüksek lisans ya da doktora derecesi
- Otonom araç algılama ve makine öğrenimi modelleri, olumsuz koşullarda sensör bozulması, algılama mimarileri, sentetik veriler, senaryo tabanlı testler, sensör kalibrasyonu, bilgisayarlı görü, çok modlu birleştirme, güvenlik açısından kritik doğrulama ve geçerleme, ROS, Linux, konteynerler, sürekli entegrasyon, dağıtık bilgi işlem, bulut veri platformları, metrikler, panolar, SQL/BigQuery, veri görselleştirme, istatistiksel analiz, ölçeklenebilir sensör verisi işleme ve tedarikçi veya araştırma ortaklıkları konusunda tercih edilen deneyim
Yan Haklar
- Ödemeleri şirket performansı, iş seviyesi ve bireysel performansa göre belirlenen teşvik ödemesi
- Başarılı bir motorlu taşıt raporu incelemesine tabi şirket aracı değerlendirme programı
- Olası taşınma desteği
- General Motors yan haklarına ve Total Rewards kaynaklarına erişim
- Makul iş yeri düzenlemeleri