通用汽車是一家全球性的汽車與製造企業，業務涵蓋車輛工程、生產、運輸與資訊科技。通用汽車成立於1908年，致力於開發推動出行發展的技術，並實踐零碰撞、零排放與零壅塞的願景。其國際化業務匯聚眾多跨領域團隊，專注於創新、永續交通以及汽車產業的未來。
賽車運動資料工程資深經理
領導通用汽車賽車運動的資料基礎架構、分析及 AI/ML 平台。將遙測與賽事資料轉化為工具，支援各大賽事計畫的工程師與策略團隊。
說明
- 領導賽車運動資料基礎架構和資料科學領域的經理及團隊。
- 依循共同的藍圖和營運模式，整合資料工程、軟體和資料科學。
- 設計資料管線與平台，打造機器學習和生成式 AI 解決方案原型、審查程式碼，並在賽事週末處理關鍵問題。
- 制定賽車運動資料平台藍圖，涵蓋資料擷取、串流處理、湖倉架構、治理及 AI/ML 能力建置。
- 串接即時與批次管線，處理遙測、計時與計分以及賽道現場資料。
- 透過以 MLflow 為基礎的 MLOps，將機器學習模型部署至各賽事計畫的正式環境。
- 擴大 AI 程式設計工具、助理平台及完善軟體開發實務的運用。
- 建立 CI/CD、Terraform、自動化測試、資料品質、可觀測性和 SLO 的工程標準。
- 透過存取控制和智慧財產權保護措施，保障賽事敏感資料。
- 監督 Azure 和 Databricks 的成本與容量，以及供應商和合作夥伴關係。
- 向賽車運動團隊和通用汽車高階主管分享策略、進度與取捨。
- 與賽事工程、車輛性能、賽事策略團隊及技術合作夥伴合作，交付面向客戶的功能。
職位要求
- 具備電腦科學、工程、資料科學或相關領域的學士學位。
- 至少 10 年資料工程、軟體工程或資料科學經驗，曾交付正式環境使用的分散式資料平台。
- 至少 5 年領導工程或資料科學團隊的經驗，包括管理其他主管，同時持續親自投入技術工作。
- 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 資料服務。
- 具備成功將機器學習和 AI 部署至正式環境的經驗，涵蓋特徵工程、模型生命週期、MLOps 和監控。
- 具備即時串流處理和高頻時間序列資料經驗。
- 具備扎實的 Python 和 SQL 技能。
- 具備 CI/CD、Git 和基礎架構即程式碼經驗。
- 能在緊迫期限內完成交付，並向工程和高階主管受眾說明複雜主題。
- 通用汽車不為此職位提供移民簽證贊助；候選人目前及未來皆不得需要通用汽車提供贊助。
- 優先條件：具備同時領導軟體或資料工程與資料科學團隊的經驗。
- 優先條件：具備賽車運動、汽車或高效能工程資料背景。
- 優先條件：熟悉 Databricks AI 功能，例如 Mosaic AI、Vector Search、Feature Store、Model Serving 和 Genie。
- 優先條件：具備建置生成式 AI 或大型語言模型應用的經驗，包括 RAG、代理程式和評估。
- 優先條件：具備為低延遲或有限頻寬需求設計雲端架構的經驗。
- 優先條件：具備啟動新計畫或快速擴編團隊的經驗。
福利待遇
- 符合公司政策標準的候選人可能獲得搬遷補助。
- 提供支援員工工作及家庭生活福祉的計畫與資源。
- 為身心障礙申請者提供合理調整。