Vereinigte Staaten
SanMar- External
General Motors
Senior ML Systems Engineer
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, United States
TypeScriptPythonReactSQLGo
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Stellenbeschreibung
Helfen Sie dabei, unseren selbstfahrenden Fahrzeugen beizubringen, die Welt zu sehen und zu verstehen!
Das Data Labeling Engineering-Team entwirft, entwickelt und betreibt hybride Tools und Pipelines zur Datenkennzeichnung durch Mensch und Maschine, die die machine learning-Modelle für autonome Fahrzeuge innerhalb der AV-Organisation von General Motors unterstützen.
Wir arbeiten an der Schnittstelle von Software Engineering, Data Engineering und KI/ML und definieren die Strategien, Tools und Qualitätskontrollen, die zuverlässige Trainingsdaten in großem Maßstab erzeugen. Unsere Tools und Plattformen werden von Tausenden von Nutzern und Anwendern eingesetzt.
Wir verantworten eine moderne full‑stack-Architektur, einschließlich TypeScript/React, Python, GraphQL, Golang und ML-Modell-Services, die Datenannotations-Pipelines und maschinengesteuerte Trainingsdatenlösungen auf dem Niveau von Foundation-Modellen antreibt. Wir arbeiten eng mit KI/ML-Ingenieuren, Product Operations, Produktmanagement, Data Science und anderen ML-Plattformgruppen zusammen.
Diese Rolle ist ideal für einen Ingenieur, der eine End-to-End-Verantwortung für wichtige Teile der Plattform anstrebt, sich in Richtung technischer Führung entwickeln möchte und direkten Einfluss auf Systeme nehmen will, die die nächste Generation von AV-Funktionen ermöglichen.
Ihre Aufgaben
Entwicklung wirkungsvoller Labeling-Erlebnisse
- Sie entwerfen, implementieren und testen skalierbare, leistungsstarke Benutzererlebnisse und Services unter Verwendung moderner full‑stack- und/oder frontend-Technologien. Sie liefern Funktionen über mehrere Oberflächenbereiche hinweg, die sich direkt darauf auswirken, wie schnell und präzise wir Daten für neue Modelle und Städte kennzeichnen können.
Optimierung der Datenarbeit für ML-Teams
- Sie entwickeln Automatisierungen und Tools, die ML-Ingenieuren tiefe Einblicke in Labeling-Workflows und Datenqualität geben (z. B. Effizienz-Dashboards, Auto-QA, Tools zur Überprüfung von automatischen Labels), um die Iterationszeit von der Idee bis zum trainierten Modell zu verkürzen.
Anwendung von ML auf das Labeling selbst
- Sie arbeiten mit ML-Ingenieuren zusammen, um ML-gestützte Datenannotationen (Pre-Labeling, Autolabeling, Active-Learning-Schleifen) zu entwerfen und zu integrieren, damit wir von rein menschlichem zu maschinengesteuertem Labeling in großem Maßstab übergehen können.
Förderung von KI-gestütztem Engineering
- Sie nutzen und fördern moderne KI-gestützte Entwicklungsworkflows (Code-Assistenten, automatisierte Dokumentation, Testgenerierung usw.), um die Geschwindigkeit bei gleichbleibender Qualität zu erhöhen.
End-to-End-Verantwortung für Projekte
- Sie übernehmen die Verantwortung für technische Projekte von der Problemstellung über das Design und die Implementierung bis hin zum Rollout. Sie leiten Code-Reviews, Design-Diskussionen und technische Entscheidungen.
Zusammenarbeit über den gesamten AV-Stack hinweg
- Sie arbeiten mit Partnerteams (ML, Ops, Produkt, Data Science, andere Plattformteams) zusammen, um abstrakte Anforderungen in konkrete Workflows, APIs und Benutzeroberflächen zu übersetzen, die Qualitäts-, Kosten- und Latenzziele erreichen.
Ihre Fähigkeiten & Fertigkeiten
- Sie begeistern sich für selbstfahrende Technologie und deren Potenzial, Sicherheit, Mobilität und das Fahrerlebnis zu verändern.
- Sie sind motiviert, neue Technologien zu erlernen und Ihre Expertise in den Bereichen frontend, backend und Daten/ML-nahen Systemen zu vertiefen.
- Sie verfügen über nachweisliche Erfahrung in der Bereitstellung und dem Betrieb von End-to-End-Produkten oder Funktionen in der Produktion.
- Sie besitzen ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten; Sie können Kompromisse erklären, Kollegen beeinflussen und mit funktionsübergreifenden Partnern durch Unklarheiten navigieren.
- Sie haben Verständnis für die Herausforderungen der Nutzer (von Labelern über ML-Ingenieure bis hin zu Ops) und freuen sich darauf, komplexe Workflows in einfache, intuitive Tools zu verwandeln.
Anforderungen
- 6+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung robuster verteilter Plattformen und Anwendungen.
- Praktische Erfahrung in der Nutzung von KI-Tools (agentisches Coding, Suche, Dokumentationsgeneratoren usw.), um Verständnis, Implementierung, Debugging und Bereitstellung neuer Funktionen zu beschleunigen.
- Kenntnisse im Schreiben und Überprüfen von qualitativ hochwertigem, skalierbarem und performantem full-stack-Code unter Verwendung von Technologien und Sprachen wie Python, TypeScript, Go, React, SQL, Redux, GraphQL, WebGL.
- Fundiertes Verständnis von relationalen Datenbanken, Datenmodellierung und API-Design.
- Starke Grundlagen in objektorientiertem Design und Entwurfsmustern, Datenstrukturen, Algorithmen und Engineering-Best-Practices (TDD, Code-Qualität, Observability, CI/CD).
- Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Cloud-basierten Anwendungen.
Was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft
- Erfahrung in der Nutzung moderner Web-APIs (Service Workers, Cache Storage, IndexedDB usw.) in datenintensiven oder visualisierungslastigen Anwendungen.
- Nachweisliche Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Kunden, Produktmanagern, Designern und User Experience Forschern.
- Erfahrung mit Computer Vision, machine learning oder datenzentrierten KI-Projekten – insbesondere dort, wo gelabelte Daten, Datenqualität oder Autolabeling-Schleifen im Mittelpunkt der Arbeit standen.
- Vertrautheit mit Datenlabeling-Plattformen oder Tools, die von großen Labeling-Teams verwendet werden (z. B. Annotations-UIs, Workflow-Engines, Qualitätssysteme).
- Erfahrung mit A/B-Tests und Telemetrie-/Observability-Systemen zur Messung von Wirkung und Zuverlässigkeit.
- Kenntnisse im Schreiben und Überprüfen von qualitativ hochwertigem, skalierbarem und performantem Code unter Verwendung von TypeScript, React, Redux, GraphQL, WebGL oder ähnlichen frontend-Technologien.
Nichtdiskriminierung und Chancengleichheit (USA)
Vergütung: Die Vergütungsinformationen sind lediglich eine Schätzung nach bestem Wissen und Gewissen. Sie basieren darauf, was ein erfolgreicher Bewerber in Übereinstimmung mit den geltenden staatlichen Gesetzen erhalten könnte. Die Vergütung ist möglicherweise nicht repräsentativ für Positionen außerhalb von New York, Colorado, Kalifornien oder Washington.
Vergütung: Die erwartete Grundvergütung für diese Rolle beträgt: $174,900 - $261,300 Die tatsächliche Grundvergütung innerhalb des angegebenen Bereichs variiert je nach positionsrelevanten Faktoren.
#LI-EL1
Diese Rolle ist als hybrid kategorisiert. Das bedeutet, dass der ausgewählte Kandidat mindestens 3 Mal pro Woche an einem bestimmten Standort erscheinen muss {oder gemäß der vom Manager festgelegten Häufigkeit}. Der ausgewählte Kandidat muss für diese Rolle weniger als 25% reisen. Umzugsleistungen sind für Kandidaten verfügbar, die gemäß der Unternehmensrichtlinie qualifiziert sind.
General Motors verpflichtet sich, ein Arbeitsplatz zu sein, der nicht nur frei von rechtswidriger Diskriminierung ist, sondern der Inklusion und Zugehörigkeit aktiv fördert. Wir sind fest davon überzeugt, dass ein inklusiver Arbeitsplatz ein Umfeld schafft, in dem unsere Mitarbeiter aufblühen und bessere Produkte für unsere Kunden entwickeln können.
Alle Einstellungsentscheidungen werden auf diskriminierungsfreier Basis getroffen, ohne Rücksicht auf Geschlecht, Rasse, Hautfarbe, nationale Herkunft, Staatsbürgerschaftsstatus, Religion, Alter, Behinderung, Schwangerschaft oder Mutterschaftsstatus, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus oder geschützten Veteranenstatus oder jeden anderen ähnlich geschützten Status in Übereinstimmung mit Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen.
Wir ermutigen interessierte Kandidaten, die wichtigsten Verantwortlichkeiten und Qualifikationen für jede Rolle zu prüfen und sich auf alle Positionen zu bewerben, die ihren Fähigkeiten und Kapazitäten entsprechen. Bewerber im Rekrutierungsprozess können gegebenenfalls aufgefordert werden, erfolgreich eine rollenbezogene Bewertung(en) und/oder ein Pre-Employment-Screening vor Beginn der Beschäftigung zu absolvieren. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie How we Hire.
Unterstützungsangebote
General Motors bietet allen Arbeitssuchenden, einschließlich Menschen mit Behinderungen, Möglichkeiten. Wenn Sie eine angemessene Unterstützung benötigen, um Ihre Arbeitssuche oder Bewerbung zu erleichtern, senden Sie uns eine E-Mail oder rufen Sie uns unter 1-800-865-7580 an. Bitte fügen Sie Ihrer E-Mail eine Beschreibung der spezifischen Unterstützung bei, die Sie anfordern, sowie den Jobtitel und die Referenznummer der Position, auf die Sie sich bewerben.
Leistungen im Überblick
Bonuspotenzial: Ein Anreizprogramm bietet Auszahlungen basierend auf der Unternehmensleistung, dem Joblevel und der individuellen Leistung.
Leistungen: GM bietet eine Vielzahl von Gesundheits- und Wohlfühlprogrammen an. Zu den Leistungsoptionen gehören medizinische Versorgung, Zahnvorsorge, Sehhilfen, Gesundheitssparkonto (HSA), flexible Ausgabenkonten (FSA), Altersvorsorgeplan, Krankheits- und Unfallleistungen, Lebensversicherung, bezahlter Urlaub & Feiertage.
Vom ersten Tag an kümmern wir uns um Ihr Wohlbefinden – bei der Arbeit und zu Hause –, damit Sie sich auf die Verwirklichung Ihrer Ambitionen konzentrieren können. Erfahren Sie, wie GM eine lohnende Karriere unterstützt, die Sie persönlich belohnt, indem Sie die Total Rewards-Ressourcen besuchen.
Über GM
Unsere Vision ist eine Welt mit null Unfällen, null Emissionen und null Staus, und wir nehmen die Verantwortung an, den Wandel anzuführen, der unsere Welt besser, sicherer und gerechter für alle macht.
Warum bei uns einsteigen?
Wir glauben, dass wir alle jeden Tag eine Wahl treffen müssen – individuell und kollektiv –, um durch unsere Worte, unsere Taten und unsere Kultur einen sinnvollen Wandel voranzutreiben. Wir möchten, dass sich jeder Mitarbeiter jeden Tag als Teil eines General Motors-Teams fühlt.
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