Estados Unidos
CSC Leasing Co.
General Motors
Responsable Técnico Principal, Diseño y Validación de Sistemas de Sensores
Estados Unidos
Sunnyvale, California, Estados Unidos
PythonSQLC++
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del puesto
Modalidad de trabajo
Este puesto se clasifica como remoto/híbrido. Remoto: Este puesto tiene base remota, pero si vives a menos de 50 millas de [Austin, Detroit, Seattle, Warren, Milford, Sunnyvale], se espera que asistas a esa ubicación un mínimo de tres veces por semana.
Estilo de trabajo y expectativas
- Pones la seguridad, la calidad, la integridad de los datos y el rigor de la ingeniería en el centro de las decisiones técnicas.
- Equilibras el razonamiento basado en principios fundamentales con la evidencia empírica de simulación, datos grabados y pruebas de vehículos.
- Te sientes cómodo moviéndote entre arquitectura, implementación de software, análisis de datos y liderazgo interfuncional.
- Haces explícitos los compromisos y comunicas supuestos, riesgos, limitaciones y próximos pasos.
- Ayudas a los equipos a avanzar rápidamente sin debilitar la disciplina de validación o la mantenibilidad a largo plazo.
- Contribuyes a un entorno respetuoso e inclusivo donde las personas pueden hacer su mejor trabajo.
Este puesto puede ser elegible para beneficios de reubicación.
#LI-SA2
No Discriminación e Igualdad de Oportunidades de Empleo (EE. UU.)
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 de manera no discriminatoria, sin tener en cuenta el sexo, la raza, el color, el origen nacional, el estado de ciudadanía, la religión, la edad, la discapacidad, el embarazo o el estado de maternidad, la orientación sexual, la identidad de género, el estado de veterano o veterano protegido, o cualquier otro estado protegido de manera similar de acuerdo con las leyes federales, estatales y locales.
Animamos a los candidatos interesados a revisar las responsabilidades y cualificaciones clave para cada puesto y a solicitar cualquier posición que coincida con sus habilidades y capacidades. A los solicitantes en el proceso de contratación se les puede requerir, cuando sea aplicable, completar con éxito una o más evaluaciones relacionadas con el puesto y/o una verificación previa al empleo antes de comenzar a trabajar. Para obtener más información, visita Cómo contratamos.
Acomodaciones
General Motors ofrece oportunidades a todos los solicitantes de empleo, incluidas las personas con discapacidades. Si necesita una adaptación razonable para ayudarle en su búsqueda de empleo o en su solicitud de empleo, envíenos un correo electrónico o llámenos al 1-800-865-7580. En su correo electrónico, incluya una descripción de la adaptación específica que está solicitando, así como el título del puesto y el número de solicitud del puesto al que está postulando.
Sobre la Organización
General Motors está desarrollando sistemas avanzados de asistencia al conductor y conducción autónoma diseñados para hacer el transporte personal más seguro, accesible y capaz.
El equipo de Arquitectura de Vehículos Autónomos y Diseño de Sistemas define las bases técnicas que permiten que la percepción, el machine learning, la simulación y el software del vehículo funcionen juntos de manera fiable en condiciones del mundo real.
Buscamos un Responsable Técnico Principal experimentado para liderar la arquitectura y el desarrollo de capacidades de evaluación de sistemas de sensores. Definirás cómo se caracterizan, simulan, integran y validan los sistemas de cámaras, LiDAR y RADAR en todo el dominio de diseño operativo. Combinarás análisis estadísticos, evidencia empírica, ingeniería de principios fundamentales y desarrollo de software para guiar las decisiones de arquitectura de sensores y acelerar la entrega de sistemas de autonomía seguros y escalables.
Este puesto ofrece una amplia influencia técnica. Trabajarás en equipos de sensores, percepción, machine learning, simulación, integración de vehículos, datos, seguridad y programas. También crearás las herramientas, flujos de trabajo y la alineación técnica necesarios para convertir experimentos a gran escala en decisiones de ingeniería claras.
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 nuestro mundo mejor, más seguro y más equitativo para todos.
Por qué unirse 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 solo equipo de General Motors.
Tus responsabilidades
- Establecer la dirección técnica para los marcos de evaluación de sistemas de sensores que miden el rendimiento, la robustez, la escalabilidad y la preparación en condiciones de conducción representativas.
- Liderar la integración de modelos de cámaras, LiDAR, RADAR y sensores relacionados en entornos de simulación y evaluación. Definir objetivos de fidelidad, rendimiento y usabilidad para la experimentación a gran escala.
- Construir métodos estadísticos y empíricos que complementen el análisis basado en física. Utilizar diseño de experimentos, medidas de confianza, análisis de fallos y análisis de tendencias para caracterizar el rendimiento de sensores y percepción.
- Generar y gestionar datos sintéticos a escala a partir de la reproducción de datos de carretera, simulación y pipelines de generación de escenarios. Colaborar con ingenieros de sensores y percepción para traducir requisitos en conjuntos de datos útiles.
- Diseñar la cobertura de escenarios y la mejora de datos para condiciones desafiantes como noche, lluvia, nieve, niebla, contaminación de sensores, limpieza de sensores, oclusión, deslumbramiento y otras fuentes de degradación del rendimiento.
- Trabajar con equipos de machine learning y percepción para que los conjuntos de datos sintéticos y grabados sean adecuados para el entrenamiento de modelos, evaluación, pruebas de regresión y análisis de fallos. Liderar el reentrenamiento inicial de modelos o demostraciones de pipelines cuando sea necesario para reducir el riesgo técnico de extremo a extremo.
- Integrar nuevos componentes de sensores y arquitecturas de sensores candidatas en la pila de software de conducción autónoma. Identificar riesgos de interfaz, configuración, rendimiento y mantenibilidad en las versiones de software.
- Definir y mejorar herramientas para desarrolladores para ejecutar experimentos de sensores, incluyendo interfaces de programación de aplicaciones, herramientas de línea de comandos, notebooks, flujos de trabajo automatizados y dashboards que comuniquen resultados a líderes técnicos y de programas.
- Desarrollar métricas de evaluación e informes que conecten el rendimiento del sensor con los requisitos a nivel de sistema, objetivos de seguridad, resultados de percepción y compromisos de arquitectura.
- Liderar revisiones técnicas e iniciativas interdominio desde requisitos ambiguos hasta diseño, implementación, validación y adopción. Construir alineación entre equipos con diferentes objetivos, restricciones y niveles de detalle técnico.
- Identificar oportunidades para mejorar la arquitectura de software, la cobertura de pruebas, la calidad de los datos, la automatización y la productividad de la ingeniería. Convertir lecciones aprendidas en procesos repetibles e infraestructura reutilizable.
- Mentorizar a ingenieros y elevar el nivel de calidad del software, comunicación técnica, rigor experimental y responsabilidad.
- Contratar, entrenar, desarrollar y retener un equipo pequeño pero de alto rendimiento, manteniendo al mismo tiempo un liderazgo técnico práctico y la responsabilidad de la entrega.
Tus habilidades y aptitudes (cualificaciones requeridas)
- Título de Grado en informática, ingeniería informática, ingeniería eléctrica, ingeniería de sistemas, robótica, matemáticas o un campo técnico relacionado.
- Diez o más años de experiencia progresiva en ingeniería de software, ingeniería de sistemas, machine learning, percepción, robótica, vehículos autónomos o un campo relacionado.
- Un mínimo de 1 año de experiencia liderando un pequeño equipo de ingenieros.
- Experiencia liderando iniciativas técnicas complejas que abarcan múltiples disciplinas de ingeniería y requieren alineación entre equipos de software, hardware, datos y sistemas.
- Experiencia en el diseño, construcción o integración de sistemas de simulación, evaluación, validación o procesamiento de datos para autonomía, robótica, automoción, aeroespacial u otro dominio de seguridad crítica.
- Sólida capacidad de programación en C++ y Python, incluyendo software de calidad de producción, interfaces probables, depuración y automatización.
- Experiencia con flujos de trabajo de machine learning y al menos un framework moderno de machine learning, como PyTorch o TensorFlow.
- Comprensión de sistemas de sensores de cámaras, LiDAR, RADAR o multimodales y los compromisos de ingeniería que afectan su rendimiento.
- Experiencia en el uso de datos, estadísticas y experimentación estructurada para evaluar el comportamiento del sistema, identificar modos de fallo y respaldar decisiones técnicas.
- Capacidad para comunicar conceptos técnicos complejos de forma clara en revisiones de diseño, documentos técnicos, presentaciones y discusiones interfuncionales.
- Capacidad demostrada para trabajar de forma independiente en espacios de problemas ambiguos, establecer prioridades, tomar juicios técnicos sólidos y entregar resultados medibles.
- Experiencia trabajando en un entorno de desarrollo de software iterativo, incluyendo revisión de código, pruebas, control de versiones y planificación ágil.
- Experiencia demostrada liderando, entrenando o gestionando ingenieros y creando un entorno de equipo inclusivo y de alto rendimiento.
Qué puede darte una ventaja competitiva (cualificaciones preferidas)
- Máster o Doctorado en informática, ingeniería, robótica, matemáticas o una disciplina técnica relacionada.
- Experiencia directa en el desarrollo o evaluación de modelos de percepción y machine learning para vehículos autónomos, sistemas avanzados de asistencia al conductor, robots móviles u otros sistemas de seguridad crítica.
- Experiencia en modelado o caracterización de la degradación de sensores causada por lluvia, nieve, niebla, aerosoles, suciedad, agua, deslumbramiento, poca luz, oclusión u otras condiciones adversas.
- Experiencia en la definición de arquitecturas de sensores o requisitos de rendimiento de sensores para plataformas de vehículos autónomos.
- Experiencia con generación de datos sintéticos, pruebas basadas en escenarios, reproducción de datos, simulación de sensores, correlación simulación-realidad o evaluación de regresión a gran escala.
- Experiencia con calibración de sensores, visión por computadora geométrica, fusión multimodal, calidad de señal, sincronización de tiempo o monitorización de estado de sensores.
- Experiencia con métodos de verificación y validación para sistemas de seguridad crítica, incluyendo ingeniería de sistemas, trazabilidad de requisitos, seguridad funcional o Seguridad de la Funcionalidad Prevista (SOTIF).
- Experiencia con Robot Operating System (ROS) o middleware de robótica similar, Linux, contenedores, integración continua, computación distribuida o plataformas de datos basadas en la nube.
- Experiencia en la creación de métricas, dashboards, herramientas de gestión de experimentos o pipelines de datos que ayuden a los líderes técnicos a tomar decisiones oportunas.
- Experiencia con SQL / BigQuery, visualización de datos, análisis estadístico o procesamiento escalable de grandes conjuntos de datos de sensores y vehículos.
- Experiencia colaborando con proveedores, organizaciones de investigación o proveedores de tecnología externos en capacidades de sensores, simulación o autonomía.
- Experiencia mentorizando a ingenieros senior, liderando comunidades técnicas o estableciendo dirección de arquitectura en múltiples equipos.
Compensación: La información de compensación es solo una estimación de buena fe. Se basa en lo que un solicitante exitoso podría recibir de acuerdo con las leyes estatales aplicables. La compensación puede no ser representativa para puestos ubicados fuera del Área de la Bahía de California. El rango salarial para este puesto es ($189,300 - $290,700). El salario base real que se ofrecerá a un candidato seleccionado dentro de este rango variará según los factores relevantes para el puesto.
Potencial de Bonificación: Un programa de pago por incentivos ofrece pagos basados en el rendimiento de la empresa, el nivel del puesto y el rendimiento individual.
Vehículo de Empresa: Tras completar satisfactoriamente una revisión del informe de vehículo de motor, serás elegible para participar en un programa de evaluación de vehículos de empresa, a través del cual se te asignará un vehículo General Motors para conducir y evaluar. Nota: los participantes del programa deben comprar/arrendar un vehículo GM que cumpla los requisitos cada cuatro años, a menos que se aplique una de un número limitado de excepciones.
Resumen de Beneficios
Desde el primer día, cuidamos tu bienestar, en el trabajo y 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 Compensación Total.
Más oportunidades con un solo perfil
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