Staff Software Engineer - Vehicle AI

Staff Software Engineer - Vehicle AI

Vollzeit Kein Homeoffice möglich
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Job Description

Work Arrangement

This role is categorized as Remote/hybrid. This means the successful candidate is expected to report to Austin, TX, Mountain View, CA or Remote (Washington State) three times per week at minimum or other frequency dictated by the business.

The Role

General Motors is pioneering the future of in-vehicle intelligence, and we are looking for a Staff Software Engineer to lead the platform engineering for our next-generation Vehicle AI Assistant. In this role, you will lead the design and development of the core application platform running on Android Automotive OS (AAOS), bridging edge and cloud AI technologies to power seamless, conversational, and agentic experiences for millions of drivers.

As a hands-on Technical Lead based in our Mountain View, CA or Seattle, WA or Austin, TX offices, you will drive technical execution, set architectural standards, build robust CI and validation infrastructure, and deliver developer-facing frameworks that enable feature teams across GM to ship AI-driven capabilities. If you thrive at the intersection of modern Android development, AI integration, and technical leadership, this role offers the opportunity to shape the future of mobility.

What You’ll Do

  • Lead the architectural design and execution of GM’s in-vehicle AI assistant application platform on top of Android Automotive OS (AAOS).
  • Drive engineering execution for a team of software engineers, establishing technical roadmaps, code quality standards, and system design best practices.
  • Architect scalable application interfaces and Software Development Kits (SDKs) that enable downstream teams to plug in specialized AI tools and vehicle capabilities.
  • Implement a hybrid edge-and-cloud architecture, balancing low-latency on-device processing with advanced cloud-based Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) services.
  • Establish and scale automated testing, Continuous Integration (CI), and validation infrastructure to guarantee stability and performance across vehicle builds.
  • Partner with cross-functional AI teams to integrate model training and evaluation pipelines, system benchmarking, and quality feedback loops into the platform deployment lifecycle.
  • Optimize voice and text response latency, memory footprint, and system responsiveness within the vehicle environment.
  • Design robust application contracts using Android Interface Definition Language (AIDL) and Inter-Process Communication (IPC) mechanisms.
  • Collaborate closely with product management and user experience teams to translate customer interactions into resilient platform capabilities.

Your Skills & Abilities (Required Qualifications)

  • Bachelor’s degree in Computer Science, Computer Engineering, or equivalent practical experience.
  • 8+ years of professional software development experience, with a primary focus on production Android application architecture.
  • Proven track record as a technical lead, driving architecture decisions and guiding software execution across engineering teams.
  • Expert proficiency in Kotlin and Java, along with modern Android frameworks (Android Jetpack, Coroutines, Flow, and Dependency Injection frameworks such as Hilt or Dagger).
  • Hands-on experience designing developer-facing APIs, platform SDKs, or shared application libraries.
  • Demonstrated experience setting up robust automated testing strategies and Continuous Integration (CI) pipelines for mobile software platforms.
  • Experience working with client-server architectures using streaming, gRPC, or REST protocols.
  • Strong knowledge of Android application components, lifecycle management, and Inter-Process Communication (IPC/AIDL).

What Can Give You a Competitive Advantage (Preferred Qualifications)

  • Master’s degree in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field.
  • Prior experience building voice assistants, conversational frameworks, or agentic applications on mobile or automotive platforms.
  • Familiarity with Android Automotive OS (AAOS) applications.
  • Experience with client-side machine learning integration or on-device runtime optimization.
  • Hands-on experience with AI/ML evaluation pipelines, model benchmarking, and automated validation frameworks for conversational systems.
  • Ability to foster a collaborative engineering culture, inspire peer developers, and communicate complex technical concepts to non-technical partners.
  • History of driving technical clarity in rapidly evolving product domains.

Compensation

The compensation information is a good faith estimate only. It is based on what a successful applicant might be paid in accordance with applicable state laws. The compensation may not be representative for positions located outside of the California Bay Area.

  • The salary range for this role is ($189,300 - $290,000). The actual base salary a successful candidate will be offered within this 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.

Company Vehicle

Upon successful completion of a motor vehicle report review, you will be eligible to participate in a company vehicle evaluation program, through which you will be assigned a General Motors vehicle to drive and evaluate. Note: program participants are required to purchase/lease a qualifying GM vehicle every four years unless one of a limited number of exceptions applies.

This Job may be eligible for relocation benefits.

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About GM

Our vision is a world with Zero Crashes, Zero Emissions and Zero Congestion and we embrace the responsibility to lead the change that will make our world better, safer and more equitable for all.

Why Join Us

We believe we all must make a choice every day - individually and collectively - to drive meaningful change through our words, our deeds and our culture. Every day, we want every employee to feel they belong to one General Motors team.

Benefits Overview

From day one, we’re looking out for your well-being-at work and at home - so you can focus on realizing your ambitions. Learn how GM supports a rewarding career that rewards you personally by visiting Total Rewards resources.

Non-Discrimination and Equal Employment Opportunities (U.S.)

General Motors is committed to being a workplace that is not only free of unlawful discrimination, but one that genuinely fosters inclusion and belonging. We strongly believe that providing an inclusive workplace creates an environment in which our employees can thrive and develop better products for our customers.

All employment decisions are made on a non-discriminatory basis without regard to sex, race, color, national origin, citizenship status, religion, age, disability, pregnancy or maternity status, sexual orientation, gender identity, status as a veteran or protected veteran, or any other similarly protected status in accordance with federal, state and local laws.

Accommodations

General Motors offers opportunities to all job seekers including individuals with disabilities. If you need a reasonable accommodation to assist with your job search or application for employment, email us or call us at 1-800-865-7580. In your email, please include a description of the specific accommodation you are requesting as well as the job title and requisition number of the position for which you are applying.

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Staff Software Engineer - Vehicle AI Arbeitgeber: General Motors

General Motors Europe bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Zürich, die es Ihnen ermöglicht, Ihre juristischen Fähigkeiten in einem internationalen Kontext weiterzuentwickeln. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterwachstum und -entwicklung profitieren Sie von einer offenen Unternehmenskultur, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Zudem genießen Sie attraktive Vorteile und die Möglichkeit, an strategischen Initiativen mitzuwirken, die den Erfolg des Unternehmens vorantreiben.

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Kontaktdaten:

General Motors Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff Software Engineer - Vehicle AI erhalten könntest

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei General Motors anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Staff Software Engineer - Vehicle AI bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei General Motors vorzubereiten!

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei General Motors klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei General Motors vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.