Senior Data Engineering Manager, AD/ADAS

Woven by Toyota ermöglicht Toyotas einmaligen Wandel in ein Mobilitätsunternehmen. Inspiriert von der Tradition, Innovationen zum Wohle anderer zu schaffen, besteht unsere Mission darin, den aktuellen Stand der Mobilität durch Innovationen, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen, herauszufordern und zu erweitern, was „Mobilität“ bedeutet und wie sie der Gesellschaft dient.

Unsere Arbeit konzentriert sich auf vier Säulen: AD/ADAS, unsere autonomen Fahr- und fortschrittlichen Fahrerassistenztechnologien; Arene, unsere Softwareentwicklungsplattform für softwaredefinierte Fahrzeuge; Woven City, ein Testparcours für Mobilität; und Cloud & AI, die digitale Infrastruktur, die unsere Grundlage für die Zusammenarbeit bildet. Geschäftskritische Funktionen befähigen diese Teams zur Ausführung, und gemeinsam arbeiten wir auf ein ehrgeiziges Ziel hin: eine Welt ohne Unfälle und mehr Wohlbefinden für alle.

TEAM

Bei Woven by Toyota gehen wir die Herausforderungen der Autonomie an der Schnittstelle von KI, Robotik und fortschrittlichem Fahren an. Wir entwickeln fortschrittliche Wahrnehmungs- und Planungstechnologien und deren Produktionssoftware für mehrere AD/ADAS-Systeme. Um zuverlässige datengesteuerte Technologien für Millionen von Toyota-Fahrzeugen bereitzustellen, lösen wir komplexe reale Probleme mithilfe umfangreicher Daten, maschinellem Lernen und modernster Architekturen für Wahrnehmung, Vorhersage und Bewegungsplanung.

WEN SUCHEN WIR?

Das Team sucht einen erfahrenen, technischen und praxisorientierten Autonomy-Datenmanager, der ein talentiertes Team aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und ML-Ops-Ingenieuren aufbaut und leitet, das im Autonomy-Team an der Bereitstellung datengesteuerter Planungs- und Wahrnehmungslösungen arbeitet. Sie leiten das Team, um die Erstellung und Bereitstellung ausgefeilter Datenmodelle und Algorithmen voranzutreiben, um geschäftliche Herausforderungen für das Autonomy-Team zu lösen. Sie führen durch Ihr Fachwissen in den Bereichen Daten, Deep Learning und Software Engineering. Du begleitest das Team technisch, indem du moderne Datenansätze mit Sicherheitsstandards kombinierst und dabei auch kosteneffiziente Optionen in Betracht ziehst. Darüber hinaus gehst du proaktiv mit den für die Produktionsentwicklung erforderlichen Prozessen um und gehst diese mit der Frage „Was kann ich für dich tun?“ an. mit einer „Geber“-Mentalität.

VERANTWORTLICHKEITEN

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Definieren Sie die kurzfristige und langfristige technische Ausrichtung des Teams und arbeiten Sie gleichzeitig an umfassenderen, funktionsübergreifenden strategischen Initiativen in den Bereichen Wahrnehmung, Planung, Simulation, Infrastruktur und Tooling zusammen.

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Initiieren und beeinflussen Sie funktionsübergreifende Teams im Hinblick auf gemeinsame Datenentwicklungsziele und einheitliche Lösungen.

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Unterstützen Sie die Daten-Roadmap für das Programm und verknüpfen Sie die technische Roadmap Ihres Teams, indem Sie sich auf umsetzbare Datenstrategieansätze konzentrieren, von Datenerfassungsstrategien bis hin zur Datenkuratierung, -kennzeichnung, -stichprobe und -auswertung, mit dem Ziel, die großen Mengen der Marktflottendaten von Toyota zu nutzen, um die Leistung des maschinellen Lernmodells in der gesamten End-to-End-Autonomie-Datenpipeline direkt zu verbessern.

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Leiten Sie die Umsetzung von Initiativen, indem Sie effiziente Prozesse definieren, technische Risiken mindern und langfristige strategische Verbesserungen im Team und im gesamten Programm antizipieren.

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Befähigen und entwickeln Sie jedes Teammitglied effektiver, indem Sie es coachen und mit gutem Beispiel vorangehen, indem Sie hochwertige Algorithmen bereitstellen, sorgfältig durchdachte Designüberprüfungen durchführen und strenge Initiativenberichte liefern.

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Arbeiten Sie zusammen und geben Sie technische Anleitung beim Entwurf, der Entwicklung, Bereitstellung, Optimierung und Bewertung modernster Datenalgorithmen, Dateneffizienz und Pipelines, um die Leistung von ML-Modellen zu ermöglichen, wobei der Schwerpunkt auf Iterationsgeschwindigkeit, Skalierbarkeit und Gesamtkosteneffizienz liegt.

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Fördern Sie eine Kultur strenger statistischer Auswertungen, um Bewertungsrahmen zu messen, zu validieren und zu implementieren, die die Entwicklung von ML-Modellen und ein verbessertes Systemverhalten unterstützen.

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Fördern Sie organisatorische Kennzahlen in Richtung Leistung, Sicherheit und Qualität.

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Arbeiten Sie in einer Hochgeschwindigkeitsumgebung, wenden Sie agile Entwicklungspraktiken an und arbeiten Sie in einer weltweit verteilten Abteilung zusammen (USA, Japan, Großbritannien).

MINDESTQUALIFIKATIONEN

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Master- oder Ph.D.-Abschluss in maschinellem Lernen, Informatik, Robotik, Angewandter Mathematik, Statistik oder verwandten quantitativen Bereichen oder gleichwertige Branchenerfahrung

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Mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Leitung von Ingenieurteams mit Schwerpunkt auf technischer Führung, Teamentwicklung und der Umsetzung wirkungsvoller Projekte in der Automobilindustrie.

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Über 8 Jahre Erfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft, Datenerfassung und -kuration, Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung, Modelltraining, Ablationsstudien, Bewertung, Bereitstellung und Inferenzoptimierung.

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Erfahrung mit strenger Datenwissenschaft für Anwendungen, die große Datenquellen und hocheffiziente Pipelines nutzen

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Erfahrung in der Arbeit mit großen Robotik-Datensätzen, zeitlichen Daten und/oder sequentiellen Modellierungen

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Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, Konzepte klar und präzise zu kommunizieren

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Erfahrung im Schreiben von Software mit: i) Python für Datenwissenschaft (Numpy, Scipy, Scikit, Pandas; ii) Datenbanken; und iii) Cloud-Plattformdienste (AWS, GCP, Azure)

SCHÖN ZU HABEN

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Erfahrung als Datenarchitekt oder Senior Manager

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Nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Einsatz von ML-Modellen im großen Maßstab in selbstfahrenden Produkten, selbstfahrenden Herausforderungen oder verwandten Bereichen

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Erfahrung mit Produktionsdatenpipelines oder Safety & Quality-Prozessen für sicherheitskritische Anwendungen

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Praktische Erfahrung in den folgenden Bereichen:

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Analysieren Sie große Datenbanken (z. B. im Peta-Byte-Bereich).

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Entwicklung wahrnehmungsbezogener Technologien wie Kamerabildverarbeitung, Computer Vision, maschinelles Lernen oder Deep Learning;

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Entwerfen Sie Datenanmerkungsregeln für maschinelles Lernen

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Erstellen oder verwalten Sie Infrastrukturen wie Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub Actions

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Verhaltensvorhersage, Nachahmungslernen, Verstärkungslernen oder End-to-End-Modelle.

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Japanische Sprachkenntnisse…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/woven-by-toyota/senior-data-engineering-manager-ad-adas-london-167568)