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Sr. Machine Learning Engineer

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  • Job Requisition JR-202511063

Descrição

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

Informações sobre diversidade

A General Motors está comprometida em ser um local de trabalho que não só é livre de discriminação ilegal, como estimula verdadeiramente a inclusão e integração. Acreditamos enfaticamente que a diversidade na força de trabalho cria um ambiente no qual nossos colaboradores podem crescer e desenvolver melhores produtos para nossos clientes. Incentivamos os candidatos interessados a analisar as principais responsabilidades e qualificações de cada função e a se candidatar a qualquer cargo que corresponda a suas habilidades e capacidades. Os candidatos no processo de recrutamento podem, quando aplicável, ser solicitados a concluir com sucesso uma ou mais avaliações relacionadas à função e/ou uma seleção pré-emprego antes de iniciar o emprego.  Para saber mais, acesse Como contratamos.

Declaração de Igualdade de Oportunidades de Emprego (EUA)

A General Motors tem orgulho de ser um empregador que oferece oportunidades iguais.  Todos os candidatos qualificados serão considerados para o emprego, independentemente de raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade de gênero, origem nacional, deficiência ou status como veterano protegido. 

Adaptações (EUA e Canadá)

A General Motors oferece oportunidades a todos os candidatos a emprego, incluindo pessoas com deficiências. Se você precisa de uma adaptação razoável para ajudá-lo na sua pesquisa de cargos ou solicitação de emprego, fale conosco pelo e-mail [email protected] ou pelo telefone 800-865-7580. No seu e-mail, inclua uma descrição da adaptação específica que você está solicitando assim como o nome do cargo e o número de requisição do cargo ao qual está se candidatando.