Sr. Machine Learning Engineer

Descripción

Research, design, develop and test robotic and machine learning applications for an AV company. Duties may include: Contribute to the complete machine learning cycle: data collection, labeling, processing, algorithm design, model training, and evaluation. Formulate problem statements specific to autonomous operations and design innovative solutions to address them.
Design novel machine learning models and algorithms, including new deep learning architectures, loss functions, and training protocols. Utilize advanced machine learning techniques such as convolutional neural networks and Generative AI to enhance object detection and perception. Work on improving perception properties of detected objects, such as their kinematics,
intent, and short-term trajectory predictions. Develop and implement novel solutions to integrate multiple sensors (e.g., Camera, RADAR, LiDAR) and other contextual information like High Definition Maps and temporal streams of data. Collaborate with the team to ensure the safe and efficient operation of autonomous vehicles. Provide support on debugging real-time issues
on the ride-hail fleet that are due to perception related problems. May telecommute.                                                                                                                                   

[Additional Description]

REQUIREMENTS:                 Master’s degree or foreign equivalent degree in Data Science, Automotive Engineering, Computer Engineering, Robotics or a related field and Three years of experience working as a Machine Learning Engineer, Computer Vision Engineer, Systems Engineer, Software Engineer, Data Scientist or a related occupation.  Background, education, or experience must include:
1.         Radar Perception using AI (artificial intelligence);
2.         Monocular 3D object detection;
3.         Autonomous Vehicle Sensor Fusion;
4.         Data Structures and Python, C++, and ROS programming;
5.         Machine Learning Model Optimization;
6.         Developing Auto-Labeling Techniques;
7.         Large-Scale Data Generation and Analytics;
8.         Experience with Utilizing Advanced Mathematical Concepts to develop and refine Machine Learning Models.

Compensation:

• The expected base compensation for this role is $168,480 to $254,000 Annually.
• Actual base compensation within the identified range will vary based on factors relevant to the position.
• Bonus Potential: An incentive pay program offers payouts based on company performance, job level, and individual performance.

#LI-DNI

Información sobre diversidad

General Motors se compromete a ser un lugar de trabajo en el cual no solo no haya discriminación indebida, sino que fomente con sinceridad la inclusión y el sentido de pertenencia. Creemos firmemente que la diversidad del personal crea un entorno en el cual nuestros empleados pueden prosperar y desarrollar mejores productos para nuestros clientes. Instamos a los candidatos interesados a que revisen las responsabilidades y aptitudes clave para cada puesto y se postulen para los puestos que coincidan con sus habilidades y capacidades. Es posible que, cuando corresponda, se les pida a los solicitantes que están en el proceso de contratación que completen satisfactoriamente una o más evaluaciones relacionadas con su función y/o una evaluación previa al empleo antes de comenzar a trabajar.  Para obtener más información, visite Cómo contratamos.

Declaración de igualdad de oportunidades en el empleo (EE.UU.)

General Motors se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades.  Todos los solicitantes calificados serán tenidos en cuenta para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, nacionalidad, discapacidad o condición de veterano protegido. 

Adecuaciones (EE.UU. y Canadá)

General Motors ofrece oportunidades a todos los solicitantes de empleo, incluyendo las personas con discapacidades. Si necesita una adecuación razonable para ayudarle con su búsqueda o solicitud de empleo, envíenos un correo electrónico a [email protected] o llámenos al 800-865-7580. En su correo electrónico, incluya una descripción del puesto específico que está solicitando, así como el título del empleo y el número de solicitud del puesto que está solicitando.