جنرال موتورز هي شركة عالمية تعمل في قطاعي السيارات والتصنيع، وتشمل أعمالها هندسة المركبات وإنتاجها والنقل وتقنية المعلومات. تأسست الشركة عام 1908، وتطوّر تقنيات تهدف إلى الارتقاء بالتنقل، بينما تسعى إلى تحقيق رؤيتها المتمثلة في صفر حوادث، وصفر انبعاثات، وصفر ازدحام. وتجمع عملياتها الدولية فرقًا كبيرة ومتعددة التخصصات تركز على الابتكار والنقل المستدام ومستقبل صناعة السيارات.
مهندس هندسة البيانات وترحيل السحابة والمنصات - جنرال موتورز (هجين)
تحديث أعباء عمل Oracle لدى جنرال موتورز عبر ترحيل السحابة وهندسة المنصات. بناء منصات بيانات وخطوط أنابيب وبنية تحتية مؤتمتة وآمنة وخاضعة للحوكمة، مع ممارسات تشغيل موثوقة.
الوصف
- تقييم البنى والمهام والتبعيات والواجهات وتدفقات البيانات والعمليات التشغيلية القائمة على Oracle لتخطيط عمليات الترحيل وتنفيذها.
- إنشاء خطوط أنابيب دفعية وقريبة من الوقت الفعلي وقابلة للتوسع لاستيعاب البيانات وتحويلها والتحقق منها وتسويتها ونشرها.
- تطوير أساليب لترحيل البيانات والمخططات وأعباء ETL/ELT والإجراءات المخزنة والواجهات والمستهلكين اللاحقين.
- بناء قدرات منصات البيانات السحابية وتشغيلها عبر Azure وGoogle Cloud Platform وبيئات السحابة المتعددة.
- تطبيق Databricks Workflows وUnity Catalog وDelta Lake وMLflow وAsset Bundles عند الاقتضاء.
- إنشاء بنية تحتية قابلة لإعادة الاستخدام كبرمجيات باستخدام Terraform لموارد السحابة والشبكات ومنصات البيانات وDatabricks.
- تصميم عمليات CI/CD وأتمتة عمليات النشر وترقية البيئات عبر التطوير والاختبار والتجهيز والإنتاج.
- تطبيق ضوابط أمن البيانات التي تشمل إدارة الهوية والوصول والتشفير والأسرار وتدوير المفاتيح وأقل قدر من الصلاحيات.
- إرساء ممارسات الحوكمة للفهرسة وتتبّع المصدر والتصنيف والاحتفاظ وقابلية التدقيق والاستخدام المسؤول للبيانات.
- تنفيذ المراقبة والتسجيل والتنبيهات وفحوصات جودة البيانات ولوحات المعلومات التشغيلية.
- زيادة موثوقية المنصة وقابليتها للتوسع وأدائها وكفاءة تكلفتها من خلال الأتمتة والتحسين المستمر.
- قيادة الاستجابة للحوادث أو المساعدة فيها، واستعادة الخدمة، وتحليل السبب الجذري، ومراجعات ما بعد الحوادث.
- تحديد اتفاقيات مستوى الخدمة وأهداف مستوى الخدمة وأهداف حداثة البيانات وأهداف التعافي وممارسات ميزانية الأخطاء ودعمها.
- بناء اختبارات مؤتمتة للوحدات والتكامل وجودة البيانات والانحدار ومن البداية إلى النهاية.
- العمل مع المعماريين وفرق التطبيقات وممارسي التحليلات والذكاء الاصطناعي وشركاء الأمن ومالكي المنتجات وفرق التقنية العالمية.
- المساهمة في دورات مدتها أسبوعان، وتحسين قائمة الأعمال المتراكمة، والتقدير، وتخطيط التسليم، والعروض التوضيحية، والتحسين المستمر.
- الحفاظ على مخططات البنية وسجلات تدفق البيانات ووثائق واجهات API والواجهات وكتب التشغيل وأدلة الإعداد وملفات README ومواد الجاهزية للإنتاج.
المتطلبات
- درجة بكالوريوس في علوم الحاسوب أو الهندسة أو نظم المعلومات أو هندسة البيانات أو مجال ذي صلة، أو خبرة عملية مكافئة.
- ثلاث سنوات على الأقل من الخبرة المهنية في هندسة البيانات أو هندسة المنصات السحابية أو DevOps أو هندسة البرمجيات أو مجال ذي صلة.
- خبرة مثبتة في تقديم حلول بيانات جاهزة للإنتاج.
- خبرة عملية في تصميم خطوط أنابيب البيانات وأعباء ETL/ELT ودعمها، ويفضل باستخدام Oracle أو قاعدة بيانات علائقية مؤسسية أخرى.
- إتقان قوي لـ Python للأتمتة وأدوات المطورين وهندسة البيانات ومعالجة PySpark.
- خبرة في SQL والنمذجة العلائقية وتصميم المخططات وتحسين الاستعلامات وتسوية البيانات.
- خبرة في منصة سحابية رئيسية واحدة على الأقل، ويفضل Azure أو Google Cloud Platform.
- خبرة في بناء البنية التحتية كبرمجيات باستخدام Terraform، بما في ذلك الوحدات القابلة لإعادة الاستخدام والحالة البعيدة والإعداد الخاص بكل بيئة.
- خبرة في استخدام Git واستراتيجيات الفروع وطلبات السحب ومراجعات التعليمات البرمجية وعمليات CI/CD المؤتمتة.
- خبرة في منصة بيانات سحابية أو بحيرة بيانات مثل Databricks أو Delta Lake أو BigQuery أو Synapse أو تقنية مكافئة.
- معرفة بشبكات السحابة وإدارة الهوية والوصول والتشفير وإدارة الأسرار والتكامل الآمن بين الخدمات.
- خبرة في تنفيذ المراقبة والتسجيل والتنبيهات ولوحات المعلومات التشغيلية وضوابط جودة البيانات.
- قدرات قوية في استكشاف الأخطاء وإصلاحها والتحليل والتواصل والتعاون متعدد الوظائف.
- مفضل: خبرة في ترحيل قواعد بيانات Oracle أو مهام ETL أو الإجراءات المخزنة أو مستودعات البيانات إلى الخدمات السحابية.
- مفضل: خبرة عملية في Databricks Workflows وUnity Catalog وDelta Lake وMLflow وAsset Bundles.
- مفضل: إلمام بخدمات Azure مثل ADLS Gen2 وKey Vault وEntra ID وAKS وشبكات Azure وAzure DevOps أو GitHub Actions.
- مفضل: إلمام بخدمات Google Cloud مثل Cloud Storage وBigQuery وDataproc وGKE وPub/Sub وSecret Manager وCloud IAM وشبكات VPC.
- مفضل: خبرة في المعالجة المتدفقة والقائمة على الأحداث باستخدام Apache Kafka أو Apache Pulsar أو Pub/Sub أو تقنيات مكافئة.
- مفضل: خبرة في Kubernetes أو Azure Container Apps أو GKE أو بيئات تشغيل حاوية أخرى.
- مفضل: خبرة في Datadog أو منصة أخرى لقابلية المراقبة.
- مفضل: خبرة في MLflow أو خطوط أنابيب النماذج أو الميزات وتتبع التجارب والمراقبة في الإنتاج لأعباء الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- مفضل: خبرة في HashiCorp Vault أو أدوات مؤسسية مماثلة لإدارة الأسرار.
- مفضل: خبرة في بيئات خاضعة للتنظيم أو حساسة أمنياً أو على نطاق مؤسسي.
- مفضل: خبرة في مراجعات الجاهزية للإنتاج وإدارة الحوادث وتقارير ما بعد الحوادث وممارسات موثوقية الخدمات.
- يجب ألا يحتاج المتقدم إلى رعاية هجرة مرتبطة بـ GM الآن أو مستقبلاً.
المزايا
- ترتيب عمل هجين.
- العمل على منصات البيانات السحابية والتحليلات والذكاء الاصطناعي وتحديث الأنظمة المؤسسية.
- بيئة عمل شاملة تركز على الانتماء والتطوير المهني.
- توفير معلومات حول التقييمات المرتبطة بالدور و/أو الفحص السابق للتوظيف.
- يتوفر دعم التسهيلات للمتقدمين ذوي الإعاقة.