通用汽车是一家全球性的汽车与制造企业，业务涵盖车辆工程、生产、运输和信息技术。通用汽车成立于1908年，致力于开发推动出行发展的技术，并践行实现零碰撞、零排放和零拥堵的愿景。其国际化业务汇聚了众多跨学科团队，专注于创新、可持续交通以及汽车行业的未来。
赛车运动数据工程高级经理
领导通用汽车赛车运动的数据基础设施、分析及 AI/ML 平台。将遥测和赛事数据转化为工具，服务于各大赛事项目的工程师与策略团队。
描述
- 领导赛车运动数据基础设施和数据科学领域的经理及团队。
- 按照统一的路线图和运营模式，整合数据工程、软件和数据科学。
- 设计数据管道与平台，构建机器学习和生成式 AI 解决方案原型，审查代码，并在比赛周末解决关键问题。
- 制定赛车运动数据平台路线图，涵盖数据摄取、流处理、湖仓架构、治理及 AI/ML 能力建设。
- 连接实时与批处理管道，处理遥测、计时与计分以及赛道现场数据。
- 通过基于 MLflow 的 MLOps，将机器学习模型部署到各赛事项目的生产环境。
- 扩大 AI 编程工具、助手平台和规范软件开发实践的应用。
- 制定 CI/CD、Terraform、自动化测试、数据质量、可观测性和 SLO 的工程标准。
- 通过访问控制和知识产权保护措施，保障赛事敏感数据的安全。
- 监督 Azure 和 Databricks 的成本与容量，以及供应商和合作伙伴关系。
- 向赛车运动团队和通用汽车高级领导层分享战略、进展及权衡事项。
- 与赛事工程、车辆性能、比赛策略团队及技术合作伙伴协作，交付面向客户的功能。
任职要求
- 计算机科学、工程、数据科学或相关专业的学士学位。
- 至少 10 年数据工程、软件工程或数据科学经验，曾交付生产级分布式数据平台。
- 至少 5 年工程或数据科学团队领导经验，包括管理经理，同时保持亲自参与技术工作。
- 深入掌握 Azure Databricks，包括 Spark、Delta Lake、Unity Catalog、Workflows 和 DLT。
- 精通 ADLS、Event Hubs、AKS 和 Key Vault 等 Azure 数据服务。
- 具备将机器学习和 AI 投入生产的成功经验，涵盖特征工程、模型生命周期、MLOps 和监控。
- 具备实时流处理和高频时间序列数据经验。
- 具备扎实的 Python 和 SQL 技能。
- 具备 CI/CD、Git 和基础设施即代码经验。
- 能够在紧迫期限内交付成果，并向工程和高管受众解释复杂主题。
- 通用汽车不为此职位提供移民担保；候选人目前及未来均不得需要通用汽车提供担保。
- 优先条件：具有同时领导软件或数据工程及数据科学团队的经验。
- 优先条件：具备赛车运动、汽车或高性能工程数据背景。
- 优先条件：熟悉 Databricks AI 功能，例如 Mosaic AI、Vector Search、Feature Store、Model Serving 和 Genie。
- 优先条件：具备构建生成式 AI 或大语言模型应用的经验，包括 RAG、智能体和评估。
- 优先条件：具备面向低延迟或有限带宽需求设计云架构的经验。
- 优先条件：具备启动新项目或快速扩充团队的经验。
福利待遇
- 符合公司政策标准的候选人可能获得搬迁援助。
- 提供支持员工工作及家庭生活福祉的项目和资源。
- 为残障申请人提供合理便利。