Senior Engineering Manager - Scalable Machine Learning

Latitude AI, LLC

Local: Dearborn, PA · Remoto
Vaga vista pela última vez em 19/10/2026

Vaga de Senior Engineering Manager - Scalable Machine Learning em Dearborn, PA, na empresa Latitude AI, LLC. Vaga real, vista no anúncio oficial do empregador — o link pra aplicar e o contato ficam no portal (cadastro grátis).

Ver a vaga no portal e se candidatar →Conhecer os planos

Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.

Descrição da vaga

Tradução automática do anúncio original do empregador.

<div class="content-intro">Latitude AI (<a href=" Está construindo o futuro do roteiro de autonomia da Ford para tornar as viagens mais seguras, menos estressantes e mais agradáveis para todos. Trazendo esta visão à escala, nossa plataforma totalmente desenvolvida sem mãos ADAS vai estrear no novo Ford Fathom em 2027.  Quando você se juntar à equipe de Latitude, você trabalhará ao lado de especialistas líderes em aprendizado de máquina e robótica, plataformas de nuvem, mapeamento, sensores e sistemas de computação, operações de teste, sistemas e engenharia de segurança – <forte>todos dedicados a redefinir a relação entre pessoas e seus veículos para milhões de clientes.</forte> Como subsidiária da Ford Motor Company, operamos independentemente para desenvolver tecnologia de condução automatizada à velocidade de uma startup tecnológica. Latitude está sediada em Pittsburgh com centros de engenharia em Dearborn, Mich., e Palo Alto, Califa </div><forte>Conheça a equipe:</forte> Na equipe de Sistemas Inteligentes, convertemos fótons em entendimento, principalmente através de visão computacional e aprendizado de máquina. Nossa organização é responsável por todas as tarefas a jusante do conjunto de sensores de veículos a bordo, bem como a infraestrutura completa para aprendizado de máquina na Latitude. <forte> O que você vai fazer: </forte> Escalar nossos modelos de aprendizado de máquina com dados e infraestrutura rápida é vital para alcançar um desempenho ideal e permitir um futuro mais seguro e sustentável de transporte. A equipe Scalable ML constrói a infraestrutura de treinamento de geração, orquestração e distribuição de dados que permite que nossos desenvolvedores de ML trabalhem de forma eficiente com grandes volumes de dados, e fica no cruzamento de várias equipes de infraestrutura: ML Platform, Jobs Platform, Cloud Platform e High Performance Computing. Neste papel, você gerenciará a equipe de ML escalável, definindo também a estratégia técnica para como nossa infraestrutura de dados e treinamento interopera com as equipes de plataforma adjacentes. Este é um trabalho para alguém que pode dirigir uma equipe de engenharia de alto desempenho e agir como a ponte técnica entre organizações que não se reportam a eles.   <ul> Liderar e orientar uma equipe de engenheiros de software, direcionando altos padrões técnicos e desenvolvimento contínuo de habilidades para a infraestrutura de aprendizado de máquina escalável. <li> Definir e possuir a estratégia técnica multiquarta para geração de dados, orquestração e treinamento distribuído, incluindo onde essa estratégia depende ou molda os roteiros de outras equipes.</li> <li>Representar equipe de ML escalável em decisões de planejamento e arquitetura em nível de org, resolvendo tradeoffs de equipes cruzadas em infraestrutura compartilhada, como agendamento de GPU e quota, orquestração de trabalho, armazenamento e custo de computação.</li> <li> Impulsionar a implementação de práticas avançadas de MLOps, incluindo gerenciamento de artefatos de modelo, rastreamento de experimentos e estratégias automatizadas de implantação e teste de modelos, em um padrão que outras equipes adotam.</li> <li> Crie e mantenha parcerias técnicas duráveis com gerentes de pares e arquitetos na ML Platform, Jobs Platform, Cloud Platform e equipes HPC para projetar e revisar as mudanças de infraestrutura compartilhada em conjunto.</li> <li> Mantenha a equipe e seus sistemas em uma barra de alta confiabilidade, incluindo como incidentes que cruzam os limites da equipe são causados, corrigidos e evitados.</li> </ul>   <forte> O que você vai precisar para ter sucesso:</forte> <ul> <li>A Licenciatura e 10 anos de experiência ou Mestrado e 8 anos de experiência em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Robótica ou um campo relacionado.</li> <li>Mínimo de 10 anos de experiência em desenvolvimento de software, com pelo menos 5 anos em um cargo de equipe/engenharia principal ou liderança técnica sênior.</li> <li> Um histórico de definição de estratégia técnica e direção em várias equipes ou organizações, não apenas dentro de uma única equipe.</li> <li>Extensa experiência em projetar, construir e operar sistemas distribuídos em larga escala e infraestrutura de nuvem para aprendizado de máquina, incluindo experiência direta com o tipo de dependências de equipe cruzada que vêm de computação compartilhada (programação/quota de GPU, orquestração de trabalho, clusters multi-tenant).</li> <li> Experiência comprovada no desenvolvimento e otimização de pipelines de dados de aprendizado de máquina, incluindo geração de dados, gerenciamento e treinamento distribuído.</li> <li>Forte proficiência em Python para desenvolver software de alto desempenho e qualidade de produção.</li> <li>Demonstrada capacidade de influenciar e alinhar equipes de pares e líderes sem autoridade direta sobre eles.</li> <li> Track record de fornecer com sucesso iniciativas complexas de software multi-org da concepção à produção, enfatizando escalabilidade, confiabilidade e alinhamento organizacional.</li> </ul> <forte>Bom ter (opcional):</forte> <ul> <li>Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Robótica, ou um campo intimamente relacionado.</li> <li> Experiência prática com estruturas e ferramentas de aprendizado de máquina distribuídas, como Ray, PyTorch, Dagster, LakeFS ou PyArrow.</li> Experiência com técnicas de fusão e processamento de dados multisensores relevantes para aplicações de condução autónoma.</li> <li>Familiaridade com princípios de desenvolvimento de software críticos de segurança em domínios automotivos ou robóticos.</li> <li> A compreensão profunda dos conceitos de aprendizagem de máquina, dos casos de uso da visão computacional e dos desafios da autonomia L2/L3.</li> </ul> <forte> O que lhe oferecemos:</forte> <ul> <li>Pacotes de compensação competitivos</li> Seguro médico, dentário e de visão de alta qualidade <li> Conta de poupança de saúde com o empregador disponível corresponde</li> <li>Plano de aposentadoria 401 (k) equivalente ao do empregador com aposentadoria imediata</li> Seguro de vida de grupo remunerado pelo empregador e opção de escolha do seguro voluntário de vida <li> Licença parental e Programa de Apoio à Adoção/Surrogacia</li> <li>Licença médica paga</li> <li>Férias ilimitadas e 15 férias pagas</li> <li> Almoços diários, lanches e bebidas disponíveis em todos os locais de escritório</li> <li>Despesas pré-impostos para cuidados de saúde e despesas de cuidados dependentes</li> Benefícios antes de impostos <li>Meses de bem-estar Programa de apoio à criança e ao idoso <li>Reembolso do desenvolvimento profissional</li> <li>Programa de assistência aos empregados</li> <li> Programas com desconto que incluem serviços legais, proteção contra roubo de identidade, seguro de animais de estimação e mais</li> <li>Empresa e empresas: grupos de recursos de funcionários, atividades trimestrais de equipe e iniciativas de bem-estar</li> </ul>   Saiba mais sobre a equipe, a missão e as oportunidades de carreira da Latitude em <a href="",L" A faixa salarial de base esperada para esta posição em tempo integral na Califórnia é <nbsp;$253,120 - $379,680 USD. O salário inicial real será baseado em fatores relacionados com o emprego, incluindo localização exata do trabalho, experiência, formação e educação relevantes, e nível de habilidade. Os funcionários da Latitude também são elegíveis para participar de programas de bônus anuais da Latitude, compensação de ações e generoso programa de benefícios da Empresa, sujeitos aos requisitos de elegibilidade.   Os candidatos para cargos com AI de Latitude devem ser legalmente autorizados a trabalhar nos Estados Unidos de forma permanente. A verificação da elegibilidade para o emprego será necessária no momento do aluguer. O patrocínio de vistos está disponível para esta posição.    <div class="content-conclusão"> Somos um Empregador da Igualdade de Oportunidades comprometido com uma força de trabalho culturalmente diversificada. Todos os candidatos qualificados receberão consideração pelo emprego, sem se preocupar com raça, religião, cor, idade, sexo, origem nacional, orientação sexual, identidade de gênero, estado de deficiência ou status de veterano protegido.</div>

Ver o texto original em inglês

<div class="content-intro">Latitude AI (<a href="[link no portal] is building the future of Ford’s autonomy roadmap to make travel safer, less stressful, and more enjoyable for everyone. Bringing this vision to scale, our fully in-house developed hands-free ADAS platform will debut on the all-new Ford Fathom in 2027.  When you join the Latitude team, you’ll work alongside leading experts across machine learning and robotics, cloud platforms, mapping, sensors and compute systems, test operations, systems and safety engineering – all dedicated to redefining the relationship between people and their vehicles for millions of customers. As a Ford Motor Company subsidiary, we operate independently to develop automated driving technology at the speed of a technology startup. Latitude is headquartered in Pittsburgh with engineering centers in Dearborn, Mich., and Palo Alto, Calif.</div>Meet the team: In the Intelligent Systems team, we convert photons into understanding, primarily via computer vision and machine learning. Our organization is responsible for all downstream tasks of the vehicle sensor suite onboard, as well as the full offboard/cloud infrastructure for machine learning at Latitude. What you’ll do:  Scaling our machine learning models with data and fast infrastructure is vital to achieve optimal performance and to enable a safer and more sustainable future of transportation. The Scalable ML team builds the data generation, orchestration, and distributed training infrastructure that lets our ML developers work efficiently with large volumes of data, and it sits at the intersection of several infrastructure teams: ML Platform, Jobs Platform, Cloud Platform, and High Performance Computing. In this role, you will manage the Scalable ML team while also setting the technical strategy for how our data and training infrastructure interoperates with those adjacent platform teams. This is a job for someone who can both run a high-performing engineering team and act as the technical bridge across organizations that do not report to them.   <ul> <li>Lead and mentor a team of software engineers, driving high technical standards and continuous skill development for scalable machine learning infrastructure.</li> <li>Define and own the multi-quarter technical strategy for data generation, orchestration, and distributed training, including where that strategy depends on or shapes the roadmaps of other teams.</li> <li>Represent Scalable ML team in org-level planning and architecture decisions, resolving cross-team tradeoffs on shared infrastructure such as GPU scheduling and quota, job orchestration, storage, and compute cost.</li> <li>Drive the implementation of advanced MLOps practices, including model artifact management, experiment tracking, and automated model deployment and testing strategies, at a standard that other teams adopt.</li> <li>Build and maintain durable technical partnerships with peer managers and architects on ML Platform, Jobs Platform, Cloud Platform, and HPC teams to design and review shared-infrastructure changes jointly.</li> <li>Hold the team and its systems to a high reliability bar, including how incidents that cross team boundaries get root-caused, fixed, and prevented.</li> </ul>   What you'll need to succeed: <ul> <li>A Bachelor's and 10 years experience or Master's Degree and 8 years experience in Computer Engineering, Computer Science, Electrical Engineering, Robotics, or a related field.</li> <li>Minimum of 10 years of experience in software development, with at least 5 years in a Staff/Principal engineering or senior technical leadership role.</li> <li>A track record of setting technical strategy and direction across multiple teams or organizations, not just within a single team.</li> <li>Extensive experience designing, building, and operating large-scale distributed systems and cloud infrastructure for machine learning, including direct experience with the kind of cross-team dependencies that come from shared compute (GPU scheduling/quota, job orchestration, multi-tenant clusters).</li> <li>Proven expertise in developing and optimizing machine learning data pipelines, including data generation, management, and distributed training.</li> <li>Strong proficiency in Python for developing high-performance, production-quality software.</li> <li>Demonstrated ability to influence and align peer teams and leaders without direct authority over them.</li> <li>Track record of successfully delivering complex, multi-org software initiatives from conception to production, emphasizing scalability, reliability, and organizational alignment.</li> </ul> Nice to have (optional): <ul> <li>Master's or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, Robotics, or a closely related field.</li> <li>Hands-on experience with distributed machine learning frameworks and tools such as Ray, PyTorch, Dagster, LakeFS, or PyArrow.</li> <li>Experience with multi-sensor data fusion and processing techniques relevant to autonomous driving applications.</li> <li>Familiarity with safety-critical software development principles in automotive or robotics domains.</li> <li>Deep understanding of machine learning concepts, computer vision use cases, and the challenges of L2/L3 autonomy.</li> </ul> What we offer you: <ul> <li>Competitive compensation packages</li> <li>High-quality individual and family medical, dental, and vision insurance</li> <li>Health savings account with available employer match</li> <li>Employer-matched 401(k) retirement plan with immediate vesting</li> <li>Employer-paid group term life insurance and the option to elect voluntary life insurance</li> <li>Paid parental leave and Adoption/Surrogacy support program</li> <li>Paid medical leave</li> <li>Unlimited vacation and 15 paid holidays</li> <li>Daily lunches, snacks, and beverages available in all office locations</li> <li>Pre-tax spending accounts for healthcare and dependent care expenses</li> <li>Pre-tax commuter benefits</li> <li>Monthly wellness stipend</li> <li>Backup child and elder care program</li> <li>Professional development reimbursement</li> <li>Employee assistance program</li> <li>Discounted programs that include legal services, identity theft protection, pet insurance, and more</li> <li>Company and team bonding outlets: employee resource groups, quarterly team activity stipend, and wellness initiatives</li> </ul>   Learn more about Latitude’s team, mission and career opportunities at <a href="[link no portal] The expected base salary range for this full-time position in California is $253,120 - $379,680 USD. Actual starting pay will be based on job-related factors, including exact work location, experience, relevant training and education, and skill level. Latitude employees are also eligible to participate in Latitude’s annual bonus programs, equity compensation, and generous Company benefits program, subject to eligibility requirements.   Candidates for positions with Latitude AI must be legally authorized to work in the United States on a permanent basis. Verification of employment eligibility will be required at the time of hire. Visa sponsorship is available for this position.    <div class="content-conclusion">We are an Equal Opportunity Employer committed to a culturally diverse workforce. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, religion, color, age, sex, national origin, sexual orientation, gender identity, disability status or protected veteran status.</div>

Ver a vaga no portal e se candidatar →Conhecer os planos

Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.

Senior Engineering Manager - Scalable Machine Learning

Descrição da vaga

Mais vagas como essa