General Motors — глобальна автомобільна та промислова компанія, що працює у сферах проєктування автомобілів, виробництва, транспорту й інформаційних технологій. Заснована у 1908 році, GM розробляє технології для розвитку мобільності та прагне втілити своє бачення світу без аварій, викидів і заторів. Міжнародна діяльність компанії об’єднує великі міждисциплінарні команди, зосереджені на інноваціях, сталому транспорті та майбутньому автомобільної галузі.
Технічний керівник систем сприйняття для автономного водіння
Керуйте системами оцінювання та валідації сприйняття для автономного водіння General Motors. Координуйте симуляцію, дані сенсорів, програмну архітектуру та інженерні команди.
Опис
- Визначати технічну стратегію розроблення платформ оцінювання систем сприйняття
- Інтегрувати моделі камер, LiDAR, RADAR та інших сенсорів у середовища симуляції й оцінювання
- Розробляти статистичні та емпіричні підходи до аналізу характеристик сенсорів і систем сприйняття
- Створювати та контролювати синтетичні дані з конвеєрів відтворення дорожніх даних, симуляції та генерації сценаріїв
- Визначати розширення даних і охоплення сценаріїв для нічного часу, дощу, снігу, туману, забруднення, очищення, перекриття огляду, відблисків та інших несприятливих умов
- Готувати синтетичні та записані дані для навчання моделей, оцінювання, регресійного тестування й аналізу відмов
- За потреби керувати перенавчанням моделей або демонстраціями конвеєрів
- Інтегрувати нові компоненти сенсорів і архітектури сприйняття до програмного стеку автономного водіння
- Визначати вимоги до інструментів розробників, зокрема API, утиліт командного рядка, ноутбуків, автоматизованих робочих процесів і панелей моніторингу
- Створювати метрики оцінювання та звіти, що пов’язують характеристики сенсорів із системними вимогами й цілями безпеки
- Керувати технічними оглядами та міжфункціональними ініціативами від визначення вимог до впровадження
- Розвивати програмну архітектуру, покриття тестами, якість даних, автоматизацію та продуктивність інженерної роботи
- Наставляти інженерів і підвищувати вимоги до якості програмного забезпечення та експериментальної rigorозності
- Наймати, навчати, розвивати й утримувати сильну інженерну команду, продовжуючи особисто здійснювати технічне керівництво
Вимоги
- Ступінь бакалавра в галузі інформатики, комп’ютерної інженерії, електротехніки, системної інженерії, робототехніки, математики або суміжної технічної дисципліни
- Щонайменше 10 років професійного досвіду в розробленні програмного забезпечення, системній інженерії, машинному навчанні, системах сприйняття, робототехніці, автономних транспортних засобах або суміжній галузі
- Щонайменше один рік досвіду керування невеликою інженерною командою
- Досвід керування складними технічними ініціативами в кількох інженерних дисциплінах
- Досвід проєктування, створення або інтеграції систем симуляції, оцінювання, валідації чи оброблення даних в автономних системах, робототехніці, автомобільній, аерокосмічній або іншій галузі, критичній для безпеки
- Високий рівень програмування на C++ і Python
- Досвід роботи з процесами машинного навчання та принаймні одним сучасним фреймворком, зокрема PyTorch або TensorFlow
- Знання систем сприйняття на основі камер, LiDAR, RADAR або мультимодальних сенсорів
- Досвід застосування даних, статистики та структурованих експериментів для оцінювання поведінки систем і діагностування режимів відмови
- Здатність чітко пояснювати складні технічні концепції
- Здатність самостійно розв’язувати неоднозначні проблеми й досягати вимірюваних результатів
- Досвід ітеративного розроблення, перевірки коду, тестування, контролю версій і гнучкого планування
- Підтверджений досвід керування, наставництва або менеджменту інженерів
- Бажано: ступінь магістра або PhD у галузі інформатики, інженерії, робототехніки, математики чи суміжної технічної галузі
- Бажаний досвід роботи зі сприйняттям автономних транспортних засобів і моделями машинного навчання, деградацією сенсорів у несприятливих умовах, архітектурами сприйняття, синтетичними даними, сценарним тестуванням, калібруванням сенсорів, комп’ютерним зором, мультимодальним об’єднанням даних, верифікацією та валідацією систем, критичних для безпеки, ROS, Linux, контейнерами, безперервною інтеграцією, розподіленими обчисленнями, хмарними платформами даних, метриками, панелями моніторингу, SQL/BigQuery, візуалізацією даних, статистичним аналізом, масштабованим обробленням даних сенсорів, а також партнерствами з постачальниками чи дослідницькими організаціями
Переваги
- Стимулювальна винагорода з виплатами, що визначаються результатами компанії, рівнем посади та індивідуальними результатами
- Програма оцінювання службових автомобілів компанії за умови успішної перевірки водійської історії
- Можлива допомога з переїздом
- Доступ до пільг General Motors і ресурсів Total Rewards
- Розумні умови адаптації робочого місця