Estados Unidos
SanMar- External
General Motors
Ingeniero/a Senior de Sistemas de ML
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States
TypeScriptPythonReactSQLGo
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del puesto
¡Ayuda a enseñar a nuestros vehículos autónomos a ver y entender el mundo!
El equipo de Ingeniería de Etiquetado de Datos diseña, construye y opera herramientas y canales de etiquetado de datos híbridos (humanos/máquina) que impulsan los modelos de machine learning para vehículos autónomos dentro de la organización de AV de General Motors.
Operamos en la intersección de la ingeniería de software, la ingeniería de datos y la IA/ML, definiendo las estrategias, herramientas y controles de calidad que crean datos de entrenamiento fiables a gran escala. Nuestras herramientas y plataforma son utilizadas por miles de usuarios y consumidores.
Somos responsables de una arquitectura full‑stack moderna que incluye TypeScript/React, Python, GraphQL, Golang y servicios de modelos de ML, lo que impulsa los canales de anotación de datos y las soluciones de datos de entrenamiento dirigidas por máquinas a escala de modelos fundacionales. Colaboramos estrechamente con ingenieros de IA/ML, Operaciones de Producto, Gestión de Producto, Ciencia de Datos y otros grupos de Plataforma de ML.
Este puesto es ideal para un ingeniero que desee una responsabilidad integral de partes significativas de la plataforma, crecimiento hacia el liderazgo técnico e impacto directo en sistemas que desbloquean la próxima generación de capacidades de AV.
Qué harás
Construir experiencias de etiquetado de alto impacto
- Diseñar, implementar y probar experiencias de usuario y servicios escalables y de alto rendimiento utilizando tecnologías modernas de full‑stack y/o frontend. Entregarás funcionalidades que abarcan múltiples áreas de superficie y que afectan directamente a la rapidez y precisión con la que podemos etiquetar datos para nuevos modelos y ciudades.
Mejorar la forma en que los equipos de ML trabajan con los datos
- Desarrollar automatización y herramientas que brinden a los ingenieros de ML una visión profunda de los flujos de trabajo de etiquetado y la calidad de los datos (por ejemplo, paneles de eficiencia, control de calidad automático, herramientas de revisión de autoetiquetado), reduciendo el tiempo de iteración desde la idea hasta el modelo entrenado.
Aplicar ML al propio etiquetado
- Colaborar con ingenieros de ML para diseñar e integrar la anotación de datos impulsada por ML (pre-etiquetado, autoetiquetado, bucles de aprendizaje activo), ayudándonos a pasar del etiquetado exclusivamente humano al etiquetado dirigido por máquinas a escala.
Promover la ingeniería asistida por IA
- Utilizar y defender flujos de trabajo de desarrollo modernos impulsados por IA (asistentes de código, documentación automatizada, generación de pruebas, etc.) para aumentar la velocidad manteniendo la calidad.
Gestionar proyectos de principio a fin
- Asumir la responsabilidad de proyectos técnicos desde el planteamiento del problema hasta el diseño, la implementación y el despliegue. Impulsar revisiones de código, discusiones de diseño y decisiones técnicas.
Colaborar en toda la pila de AV
- Trabajar con equipos asociados (ML, Operaciones, Producto, Ciencia de Datos, otros equipos de plataforma) para traducir requisitos abstractos en flujos de trabajo, APIs e interfaces de usuario concretos que cumplan con los objetivos de calidad, coste y latencia.
Tus habilidades y capacidades
- Apasionado por la tecnología de conducción autónoma y su potencial para transformar la seguridad, la movilidad y la experiencia de conducción.
- Motivado por aprender nuevas tecnologías y profundizar tu experiencia en frontend, backend y sistemas adyacentes de datos/ML.
- Experiencia demostrada en la entrega y operación de productos o funcionalidades integrales en producción.
- Sólidas habilidades de comunicación y colaboración; puedes explicar las compensaciones, influir en tus compañeros y trabajar en situaciones ambiguas con socios interfuncionales.
- Empático con los desafíos de los usuarios (desde etiquetadores hasta ingenieros de ML y Operaciones) y entusiasmado por convertir flujos de trabajo complejos en herramientas sencillas e intuitivas.
Requisitos
- 6+ años de experiencia en la construcción de plataformas y aplicaciones distribuidas robustas.
- Experiencia práctica aprovechando herramientas de IA (codificación con agentes, búsqueda, generadores de documentación, etc.) para acelerar la comprensión, la implementación, la depuración y la entrega de nuevas capacidades.
- Dominio en la escritura y revisión de código full-stack de alta calidad, escalable y eficiente utilizando tecnologías y lenguajes como Python, TypeScript, Go, React, SQL, Redux, GraphQL, WebGL.
- Sólida comprensión de bases de datos relacionales, modelado de datos y diseño de API.
- Fundamentos sólidos en diseño orientado a objetos y patrones de diseño, estructuras de datos, algoritmos y mejores prácticas de ingeniería (TDD, calidad de código, observabilidad, CI/CD).
- Experiencia en el desarrollo y operación de aplicaciones basadas en la nube.
Qué te dará una ventaja competitiva
- Experiencia en el uso de APIs web modernas (Service Workers, Cache Storage, IndexedDB, etc.) en aplicaciones intensivas en datos o con gran carga de visualización.
- Historial de colaboración estrecha con clientes, gestores de producto, diseñadores e investigadores de experiencia de usuario.
- Experiencia con visión artificial, machine learning o proyectos de IA centrados en datos, especialmente donde los datos etiquetados, la calidad de los datos o los bucles de autoetiquetado fueron fundamentales para el trabajo.
- Familiaridad con plataformas o herramientas de etiquetado de datos utilizadas por grandes fuerzas de trabajo de etiquetado (por ejemplo, interfaces de usuario de anotación, motores de flujo de trabajo, sistemas de calidad).
- Experiencia con pruebas A/B y sistemas de telemetría/observabilidad para medir el impacto y la fiabilidad.
- Dominio en la escritura y revisión de código de alta calidad, escalable y eficiente utilizando TypeScript, React, Redux, GraphQL, WebGL o tecnologías de frontend similares.
No discriminación e igualdad de oportunidades de empleo (EE. UU.)
Compensación: La información sobre la compensación es solo una estimación de buena fe. Se basa en lo que un candidato seleccionado podría recibir de acuerdo con las leyes estatales aplicables. La compensación puede no ser representativa para puestos ubicados fuera de Nueva York, Colorado, California o Washington.
Compensación: La compensación base esperada para este puesto es: $174,900 - $261,300 La compensación base real dentro del rango identificado variará según los factores relevantes para el puesto.
#LI-EL1
Este puesto está clasificado como híbrido. Esto significa que se espera que el candidato seleccionado se presente en una ubicación específica al menos 3 veces por semana {o con la frecuencia que dicte su gerente}. Se requerirá que el candidato seleccionado viaje <25% para este puesto. Los beneficios de reubicación están disponibles para los candidatos que califiquen según la política de la empresa.
General Motors se compromete a ser un lugar de trabajo que no solo esté libre de discriminación ilegal, sino que fomente genuinamente la inclusión y la pertenencia. Creemos firmemente que proporcionar un lugar de trabajo inclusivo crea un entorno en el que nuestros empleados pueden prosperar y desarrollar mejores productos para nuestros clientes.
Todas las decisiones de empleo se toman sobre una base no discriminatoria, sin distinción de sexo, raza, color, origen nacional, estatus de ciudadanía, religión, edad, discapacidad, embarazo o estado de maternidad, orientación sexual, identidad de género, estatus de veterano o veterano protegido, o cualquier otro estatus protegido similar de acuerdo con las leyes federales, estatales y locales.
Animamos a los candidatos interesados a revisar las responsabilidades y cualificaciones clave de cada puesto y a solicitar cualquier posición que coincida con sus habilidades y capacidades. Es posible que se requiera que los solicitantes en el proceso de contratación completen con éxito una o varias evaluaciones relacionadas con el puesto y/o una evaluación previa al empleo antes de comenzar a trabajar. Para obtener más información, visita Cómo contratamos.
Adaptaciones
General Motors ofrece oportunidades a todos los solicitantes de empleo, incluidas las personas con discapacidad. Si necesitas una adaptación razonable para ayudar con tu búsqueda de empleo o solicitud, envíanos un correo electrónico o llámanos al 1-800-865-7580. En tu correo electrónico, incluye una descripción de la adaptación específica que solicitas, así como el título del puesto y el número de referencia de la posición para la que te postulas.
Resumen de beneficios
Potencial de bonificación: Un programa de pago de incentivos ofrece pagos basados en el rendimiento de la empresa, el nivel del puesto y el rendimiento individual.
Beneficios: GM ofrece una variedad de programas de beneficios de salud y bienestar. Las opciones de beneficios incluyen seguro médico, dental, de visión, cuenta de ahorros para la salud (HSA), cuentas de gastos flexibles (FSA), plan de ahorro para la jubilación, beneficios por enfermedad y accidente, seguro de vida, vacaciones pagadas y días festivos.
Desde el primer día, velamos por tu bienestar, tanto en el trabajo como en casa, para que puedas concentrarte en alcanzar tus ambiciones. Descubre cómo GM apoya una carrera gratificante que te recompensa personalmente visitando los recursos de Total Rewards.
Sobre GM
Nuestra visión es un mundo con cero accidentes, cero emisiones y cero congestión, y asumimos la responsabilidad de liderar el cambio que hará que nuestro mundo sea mejor, más seguro y más equitativo para todos.
Por qué unirte a nosotros
Creemos que todos debemos tomar una decisión cada día, individual y colectivamente, para impulsar un cambio significativo a través de nuestras palabras, nuestras acciones y nuestra cultura. Cada día, queremos que cada empleado sienta que pertenece a un equipo de General Motors.
Más oportunidades con un solo perfil
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