Vereinigte Staaten
Launch Legends
General Motors
Technical Lead Manager, Sensing Systems Design & Validation
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, United States
PythonSQLC++
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Stellenbeschreibung
Arbeitsmodell
Diese Rolle ist als Remote/Hybrid kategorisiert. Remote: Diese Rolle ist remote angesiedelt, aber wenn Sie sich innerhalb eines Radius von 50 Meilen um [Austin, Detroit, Seattle, Warren, Milford, Sunnyvale ] befinden, müssen Sie diesen Standort mindestens dreimal pro Woche aufsuchen.
Arbeitsweise und Erwartungen
- Sie stellen Sicherheit, Qualität, Datenintegrität und technische Strenge in den Mittelpunkt technischer Entscheidungen.
- Sie wägen grundlegende Überlegungen mit empirischen Beweisen aus Simulation, aufgezeichneten Daten und Fahrzeugtests ab.
- Sie bewegen sich souverän zwischen Architektur, Softwareimplementierung, Datenanalyse und funktionsübergreifender Führung.
- Sie machen Kompromisse explizit und kommunizieren Annahmen, Risiken, Einschränkungen und nächste Schritte.
- Sie helfen Teams, sich schnell zu bewegen, ohne die Validierungsdisziplin oder die langfristige Wartbarkeit zu schwächen.
- Sie tragen zu einer respektvollen, integrativen Umgebung bei, in der Menschen ihre beste Arbeit leisten können.
Für diesen Job können Umzugskosten erstattet werden.
#LI-SA2
Diskriminierungsfreie und gleiche Beschäftigungschancen (USA)
General Motors verpflichtet sich, ein Arbeitsplatz zu sein, der nicht nur frei von rechtswidriger Diskriminierung ist, sondern auch Inklusion und Zugehörigkeit fördert. Wir sind fest davon überzeugt, dass ein integrativer Arbeitsplatz ein Umfeld schafft, in dem unsere Mitarbeiter erfolgreich sein und bessere Produkte für unsere Kunden entwickeln können.
Alle Personalentscheidungen werden diskriminierungsfrei getroffen, unabhängig von Geschlecht, Rasse, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Staatsbürgerschaft, Religion, Alter, Behinderung, Schwangerschaft oder Mutterschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus oder Status als geschützter Veteran oder einem ähnlichen geschützten Status gemäß Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen.
Wir ermutigen interessierte Kandidaten, die Hauptverantwortlichkeiten und Qualifikationen für jede Stelle zu prüfen und sich auf alle Positionen zu bewerben, die ihren Fähigkeiten und Kenntnissen entsprechen. Bewerber im Einstellungsprozess müssen möglicherweise, wo zutreffend, erfolgreich eine rollenbezogene(n) Bewertung(en) und/oder eine Einstellungsprüfung absolvieren, bevor sie die Arbeit aufnehmen. Weitere Informationen finden Sie unter How we Hire.
Unterkunftsmöglichkeiten
General Motors bietet allen Stellensuchenden, einschließlich Menschen mit Behinderungen, Möglichkeiten. Wenn Sie eine angemessene Unterkunft benötigen, um Sie bei Ihrer Stellensuche oder Bewerbung zu unterstützen, senden Sie uns eine E-Mail oder rufen Sie uns unter 1-800-865-7580 an. Bitte geben Sie in Ihrer E-Mail eine Beschreibung der spezifischen Unterkunft an, die Sie beantragen, sowie die Stellenbezeichnung und die Anforderungsnummer der Position, für die Sie sich bewerben.
Über das Unternehmen
General Motors entwickelt fortschrittliche Fahrerassistenz- und autonome Fahrsysteme, die den persönlichen Transport sicherer, zugänglicher und leistungsfähiger machen sollen.
Das Team für autonome Fahrzeugarchitektur und Systemdesign definiert die technischen Grundlagen, die es Sensorik, Wahrnehmung, machine learning, Simulation und Fahrzeugsoftware ermöglichen, unter realen Bedingungen zuverlässig zusammenzuarbeiten.
Wir suchen einen erfahrenen Technical Lead Manager, der die Architektur und Entwicklung von Bewertungsfähigkeiten für Sensoriksysteme leitet. Sie definieren, wie Kamera-, LiDAR- und RADAR-Systeme über die operative Design-Domäne hinweg charakterisiert, simuliert, integriert und validiert werden. Sie kombinieren statistische Analysen, empirische Beweise, ingenieurwissenschaftliche Grundlagen und Softwareentwicklung, um Entscheidungen über die Sensorarchitektur zu leiten und die Bereitstellung sicherer, skalierbarer Autonomiesysteme zu beschleunigen.
Diese Rolle bietet einen breiten technischen Einfluss. Sie arbeiten teamübergreifend in den Bereichen Sensorik, Wahrnehmung, machine learning, Simulation, Fahrzeugintegration, Daten, Sicherheit und Programmmanagement. Sie erstellen auch die Werkzeuge, Arbeitsabläufe und die technische Abstimmung, die erforderlich sind, um groß angelegte Experimente in klare technische Entscheidungen umzuwandeln.
Über GM
Unsere Vision ist eine Welt mit Null Unfällen, Null Emissionen und Null Staus, und wir nehmen die Verantwortung an, die Veränderung anzuführen, die unsere Welt besser, sicherer und gerechter für alle machen wird.
Warum bei uns einsteigen
Wir glauben, dass wir alle jeden Tag eine Wahl treffen müssen – individuell und kollektiv –, um durch unsere Worte, Taten und unsere Kultur eine bedeutende Veränderung zu bewirken. Jeden Tag möchten wir, dass sich jeder Mitarbeiter als Teil eines General Motors-Teams fühlt.
Was Sie tun werden
- Festlegung der technischen Ausrichtung für Bewertungs-Frameworks für Sensoriksysteme, die Leistung, Robustheit, Skalierbarkeit und Bereitschaft unter repräsentativen Fahrbedingungen messen.
- Leitung der Integration von Kamera-, LiDAR-, RADAR- und zugehörigen Sensormodellen in Simulations- und Bewertungs-Umgebungen. Definition von Genauigkeits-, Leistungs- und Nutzbarkeitszielen für groß angelegte Experimente.
- Entwicklung statistischer und empirischer Methoden, die physikalisch basierte Analysen ergänzen. Nutzung von Versuchsplanung, Konfidenzmaßen, Fehleranalysen und Trendanalysen zur Charakterisierung der Sensor- und Wahrnehmungsleistung.
- Generierung und Verwaltung von synthetischen Daten in großem Maßstab aus Road-Data-Replay, Simulation und Szenariengenerierungs-Pipelines. Zusammenarbeit mit Sensorik- und Wahrnehmungsingenieuren, um Anforderungen in nützliche Datensätze zu übersetzen.
- Entwurf von Datenaugmentierung und Szenarioabdeckung für herausfordernde Bedingungen wie Nacht, Regen, Schnee, Nebel, Sensorverschmutzung, Sensorreinigung, Okklusion, Blendung und andere Quellen für Leistungsverschlechterung.
- Zusammenarbeit mit den machine learning- und Wahrnehmungsteams, um synthetische und aufgezeichnete Datensätze für Modelltraining, -bewertung, Regressionstests und Fehleranalysen geeignet zu machen. Leitung erster Modell-Retrainings oder Pipeline-Demonstrationen, wenn dies zur Reduzierung des technischen End-to-End-Risikos erforderlich ist.
- Integration neuer Sensorkomponenten und potenzieller Sensorarchitekturen in den Software-Stack für autonomes Fahren. Identifizierung von Risiken in Bezug auf Schnittstellen, Konfiguration, Leistung und Wartbarkeit über Software-Releases hinweg.
- Definition und Verbesserung von Entwicklerwerkzeugen für die Durchführung von Sensorik-Experimenten, einschließlich Application Programming Interfaces, Kommandozeilenwerkzeugen, Notebooks, automatisierten Workflows und Dashboards, die Ergebnisse an technische und Programmleiter kommunizieren.
- Entwicklung von Bewertungsmetriken und Berichten, die die Sensorleistung mit Systemanforderungen, Sicherheitszielen, Wahrnehmungsergebnissen und Architektur-Trade-offs verknüpfen.
- Leitung technischer Überprüfungen und domänenübergreifender Initiativen von unklaren Anforderungen über Design, Implementierung, Validierung bis hin zur Einführung. Schaffung von Einigkeit zwischen Teams mit unterschiedlichen Zielen, Einschränkungen und technischen Details.
- Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Softwarearchitektur, Testabdeckung, Datenqualität, Automatisierung und technischen Produktivität. Umwandlung von gewonnenen Erkenntnissen in wiederholbare Prozesse und wiederverwendbare Infrastruktur.
- Mentoring von Ingenieuren und Anhebung des Niveaus in Bezug auf Softwarequalität, technische Kommunikation, experimentelle Strenge und Eigenverantwortung.
- Einstellung, Coaching, Entwicklung und Bindung eines kleinen, aber leistungsstarken Teams bei gleichzeitiger Beibehaltung von hands-on technischer Führung und Verantwortlichkeit für die Lieferung.
Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse (erforderliche Qualifikationen)
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Computertechnik, Elektrotechnik, Systemtechnik, Robotik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.
- Zehn oder mehr Jahre einschlägige Berufserfahrung in Softwareentwicklung, Systemtechnik, machine learning, Wahrnehmung, Robotik, autonomen Fahrzeugen oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Leitung eines kleinen Ingenieurteams.
- Erfahrung in der Leitung komplexer technischer Initiativen, die mehrere Ingenieurdisziplinen umfassen und eine Abstimmung zwischen Software-, Hardware-, Daten- und Systemteams erfordern.
- Erfahrung in der Konzeption, dem Aufbau oder der Integration von Simulations-, Bewertungs-, Validierungs- oder Datenverarbeitungssystemen für Autonomie, Robotik, Automobil, Luft- und Raumfahrt oder andere sicherheitskritische Bereiche.
- Starke Programmierkenntnisse in C++ und Python, einschließlich produktionsreifer Software, testbarer Schnittstellen, Debugging und Automatisierung.
- Erfahrung mit machine learning-Workflows und mindestens einem modernen machine learning-Framework wie PyTorch oder TensorFlow.
- Verständnis von Kamera-, LiDAR-, RADAR- oder multimodalen Sensoriksystemen und den technischen Kompromissen, die ihre Leistung beeinflussen.
- Erfahrung mit Daten, Statistiken und strukturierten Experimenten zur Bewertung des Systemverhaltens, zur Identifizierung von Fehlermodi und zur Unterstützung technischer Entscheidungen.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte in Design-Reviews, technischen Dokumenten, Präsentationen und funktionsübergreifenden Diskussionen klar zu kommunizieren.
- Nachgewiesene Fähigkeit, selbstständig in unklaren Problembereichen zu arbeiten, Prioritäten zu setzen, fundierte technische Urteile zu fällen und messbare Ergebnisse zu liefern.
- Erfahrung in einer iterativen Softwareentwicklungsumgebung, einschließlich Code-Review, Tests, Versionskontrolle und agiler Planung.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Führung, im Coaching oder im Management von Ingenieuren und in der Schaffung einer integrativen, leistungsstarken Teamumgebung.
Was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann (bevorzugte Qualifikationen)
- Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, Ingenieurwesen, Robotik, Mathematik oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
- Direkte Erfahrung in der Entwicklung oder Bewertung von Wahrnehmungs- und machine learning-Modellen für autonome Fahrzeuge, Fahrerassistenzsysteme, mobile Roboter oder andere sicherheitskritische Systeme.
- Erfahrung in der Modellierung oder Charakterisierung von Sensorverschlechterungen durch Regen, Schnee, Nebel, Aerosole, Schmutz, Wasser, Blendung, schwaches Licht, Okklusion oder andere widrige Bedingungen.
- Erfahrung in der Definition von Sensorikarchitekturen oder Sensorleistungsanforderungen für autonome Fahrzeugplattformen.
- Erfahrung mit synthetischer Datengenerierung, szenariobasierten Tests, Datenwiederholung, Sensorsimulation, Simulation-zu-Real-Korrelation oder groß angelegten Regressionstests.
- Erfahrung mit Sensor-Kalibrierung, geometrischer Computer Vision, multimodaler Fusion, Signalqualität, Zeitsynchronisation oder Sensorzustandsüberwachung.
- Erfahrung mit Verifizierungs- und Validierungsmethoden für sicherheitskritische Systeme, einschließlich Systemtechnik, Anforderungsrückverfolgbarkeit, funktionaler Sicherheit oder Sicherheit der beabsichtigten Funktion (SOTIF).
- Erfahrung mit Robot Operating System (ROS) oder ähnlicher Robotik-Middleware, Linux, Containern, Continuous Integration, verteilten Systemen oder Cloud-basierten Datenplattformen.
- Erfahrung im Aufbau von Metriken, Dashboards, Experimentmanagement-Tools oder Datenpipelines, die technischen Führungskräften helfen, zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
- Erfahrung mit SQL / BigQuery, Datenvisualisierung, statistischer Analyse oder skalierbarer Verarbeitung großer Sensor- und Fahrzeugdatensätze.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Lieferanten, Forschungseinrichtungen oder externen Technologieanbietern in den Bereichen Sensorik, Simulation oder Autonomie.
- Erfahrung im Mentoring von leitenden Ingenieuren, in der Leitung technischer Communities oder in der Festlegung der Architekturrichtung über mehrere Teams hinweg.
Vergütung: Die Vergütungsinformationen sind nur eine Schätzung nach bestem Wissen. Sie basieren darauf, was ein erfolgreicher Bewerber gemäß den geltenden Landesgesetzen bezahlt bekommen könnte. Die Vergütung ist möglicherweise nicht repräsentativ für Positionen außerhalb der Bay Area in Kalifornien. Die Gehaltsspanne für diese Rolle beträgt ($189,300 - $290,700). Das tatsächliche Grundgehalt, das einem erfolgreichen Kandidaten innerhalb dieser Spanne angeboten wird, variiert je nach Faktoren, die für die Position relevant sind.
Bonuspotenzial: Ein Anreizprogramm bietet Auszahlungen basierend auf der Unternehmensleistung, der Jobebene und der individuellen Leistung.
Firmenfahrzeug: Nach erfolgreicher Überprüfung des Fahrberichts sind Sie berechtigt, an einem Firmenfahrzeug-Bewertungsprogramm teilzunehmen, im Rahmen dessen Ihnen ein General Motors-Fahrzeug zur Verfügung gestellt wird, das Sie fahren und bewerten können. Hinweis: Programmteilnehmer müssen alle vier Jahre ein qualifizierendes GM-Fahrzeug kaufen/leasen, es sei denn, eine der begrenzten Ausnahmen trifft zu.
Leistungen im Überblick
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.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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