Starszy menedżer ds. inżynierii danych, AD/ADAS

Woven by Toyota umożliwia przekształcenie Toyoty, zdarzającą się raz na stulecie, w firmę zajmującą się mobilnością. Zainspirowani dziedzictwem innowacji na rzecz innych, naszą misją jest rzucenie wyzwania obecnemu stanowi mobilności poprzez innowacje skoncentrowane na człowieku – poszerzanie znaczenia „mobilności” i tego, w jaki sposób służy ona społeczeństwu.

Nasza praca koncentruje się na czterech filarach: AD/ADAS, nasza autonomiczna jazda i zaawansowane technologie wspomagające kierowcę; Arene, nasza platforma do tworzenia oprogramowania dla pojazdów definiowanych programowo; Woven City, kurs testowy mobilności; oraz Cloud i AI – infrastruktura cyfrowa stanowiąca podstawę naszej współpracy. Funkcje o znaczeniu krytycznym umożliwiają tym zespołom wykonywanie zadań i wspólnie pracujemy nad jednym śmiałym celem: światem bez wypadków i lepszym samopoczuciem wszystkich.

ZESPÓŁ

W Woven by Toyota podejmujemy wyzwania związane z autonomią na styku sztucznej inteligencji, robotyki i zaawansowanej jazdy. Tworzymy zaawansowane technologie Percepcji i Planowania oraz oprogramowanie do ich produkcji dla wielu systemów AD/ADAS. Aby dostarczać niezawodne technologie oparte na danych do milionów pojazdów Toyoty, rozwiązujemy złożone problemy występujące w świecie rzeczywistym, korzystając z danych wielkoskalowych, uczenia maszynowego i najnowocześniejszych architektur percepcji, przewidywania i planowania ruchu.

KOGO SZUKAMY?

Zespół poszukuje doświadczonego, technicznego i praktycznego menedżera danych Autonomy, który będzie rozwijał i kierował utalentowanym zespołem złożonym z analityków danych, inżynierów danych i inżynierów ML Ops, pracujących w zespole Autonomy w celu dostarczania rozwiązań w zakresie planowania i percepcji opartych na danych. Będziesz kierować zespołem, który będzie kierował tworzeniem i wdrażaniem wyrafinowanych modeli danych i algorytmów w celu rozwiązywania wyzwań biznesowych stojących przed zespołem Autonomy. Kierujesz swoją wiedzą specjalistyczną w zakresie danych, głębokiego uczenia się i inżynierii oprogramowania. Zapewniasz zespołowi wskazówki techniczne, łącząc nowoczesne podejście do danych ze standardami bezpieczeństwa, rozważając jednocześnie opłacalne opcje. Ponadto aktywnie podchodzisz do obsługi procesów wymaganych do rozwoju produkcji i podchodzisz do nich, zadając pytanie „Co mogę dla Ciebie zrobić?” z nastawieniem „dawcy”.

OBOWIĄZKI

•
Zdefiniuj krótkoterminowy i długoterminowy kierunek techniczny zespołu, współpracując nad szerszymi, wielofunkcyjnymi inicjatywami strategicznymi w zakresie percepcji, planowania, symulacji, infrastruktury i narzędzi.

•
Inicjuj i wywieraj wpływ na zespoły wielofunkcyjne w kierunku wspólnych celów w zakresie rozwoju danych i ujednoliconych rozwiązań.

•
Wesprzyj plan działania dotyczący danych dla programu i połącz plan techniczny swojego zespołu, koncentrując się na praktycznych podejściach do strategii danych, od strategii gromadzenia danych, po selekcję danych, etykietowanie, pobieranie próbek i ocenę, w celu wykorzystania dużych ilości danych dotyczących floty rynkowej Toyoty do bezpośredniej poprawy wydajności modelu uczenia maszynowego w całym potoku kompleksowych danych autonomicznych.

•
Kieruj realizacją inicjatyw poprzez definiowanie wydajnych procesów, łagodzenie ryzyka technicznego i przewidywanie długoterminowych strategicznych ulepszeń w zespole i w całym programie.

•
Umożliwiaj i rozwijaj każdego członka zespołu, aby był bardziej skuteczny poprzez coaching i dawanie przykładu, zapewniając wysokiej jakości algorytmy, starannie przemyślane recenzje projektów i dostarczając rygorystyczne raporty z inicjatyw.

•
Współpraca i zapewnianie wskazówek technicznych w zakresie projektowania, opracowywania, wdrażania, optymalizacji i oceny najnowocześniejszych algorytmów danych, wydajności danych i potoków, aby umożliwić wydajność modelu ML ze szczególnym uwzględnieniem szybkości iteracji, skalowalności i ogólnej efektywności kosztowej.

•
Rozwijaj kulturę rygorystycznej oceny statystycznej, aby mierzyć, weryfikować i wdrażać ramy oceny, które wspierają rozwój modelu uczenia maszynowego i ulepszone zachowanie systemu.

•
Kieruj wskaźnikami organizacyjnymi w kierunku wydajności, bezpieczeństwa i jakości.

•
Pracuj w środowisku charakteryzującym się dużą szybkością, stosuj zwinne praktyki programistyczne i współpracuj w dziale rozproszonym na całym świecie (USA, Japonia, Wielka Brytania).

MINIMALNE KWALIFIKACJE

•
Tytuł magistra lub doktora w dziedzinie uczenia maszynowego, informatyki, robotyki, matematyki stosowanej, statystyki lub pokrewnych dziedzin ilościowych lub równoważne doświadczenie branżowe

•
Ponad 3 lata doświadczenia w zarządzaniu zespołami inżynieryjnymi, ze szczególnym uwzględnieniem przywództwa technicznego, rozwoju zespołu i realizacji projektów o dużym wpływie w branży motoryzacyjnej.

•
Ponad 8 lat doświadczenia w zakresie nauki o danych, próbkowania i selekcji danych, przepływów pracy w uczeniu maszynowym, przetwarzania wstępnego, szkolenia modeli, badań ablacyjnych, oceny, wdrażania i optymalizacji wnioskowania.

•
Doświadczenie w rygorystycznej analizie danych dla aplikacji wykorzystujących źródła danych o dużej skali i wysoce wydajne potoki

•
Doświadczenie w pracy z wielkoskalowymi zbiorami danych robotyki, danymi czasowymi i/lub modelowaniem sekwencyjnym

•
Doskonałe umiejętności komunikacyjne z umiejętnością jasnego i precyzyjnego przekazywania koncepcji

•
Doświadczenie w pisaniu oprogramowania z wykorzystaniem: i) Pythona do analityki danych (numpy, scipy, scikit, pandas; ii) baz danych; oraz iii) usługi platformy chmurowej (AWS, GCP, Azure)

MIŁO MIEĆ

•
Doświadczenie na stanowisku Architekta Danych lub Starszego Menedżera

•
Udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu modeli uczenia maszynowego na dużą skalę w produktach autonomicznych, wyzwaniach związanych z autonomiczną jazdą lub dziedzinach pokrewnych

•
Doświadczenie w zakresie potoków danych produkcyjnych lub procesów związanych z bezpieczeństwem i jakością w zastosowaniach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa

•
Praktyczne doświadczenie w następujących kwestiach:

•
Analizuj bazę danych o ogromnej skali (np. petabajtowej);

•
Rozwijać technologie związane z percepcją, takie jak przetwarzanie obrazu z kamery, widzenie komputerowe, uczenie maszynowe lub głębokie uczenie się;

•
Projektuj reguły adnotacji danych na potrzeby uczenia maszynowego

•
Buduj lub zarządzaj infrastrukturą, taką jak Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub Actions

•
Przewidywanie zachowań, uczenie się przez naśladownictwo, uczenie się przez wzmacnianie lub modele typu end-to-end.

•
Znajomość języka japońskiego…

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