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General Motors ist ein global tätiges Automobil- und Fertigungsunternehmen, das in den Bereichen Fahrzeugtechnik, Produktion, Transport und Informationstechnologie tätig ist. GM wurde 1908 gegründet und entwickelt Technologien zur Weiterentwicklung der Mobilität. Dabei verfolgt das Unternehmen seine Vision von null Unfällen, null Emissionen und null Verkehrsstaus. Die internationalen Aktivitäten vereinen große, interdisziplinäre Teams, die sich auf Innovation, nachhaltigen Verkehr und die Zukunft der Automobilindustrie konzentrieren.
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Ingenieur/in für Data Engineering, Cloud-Migration und Plattformen – General Motors (Hybrid)

Modernisieren Sie die Oracle-Workloads von General Motors durch Cloud-Migration und Plattform-Engineering. Entwickeln Sie sichere, gut verwaltete Datenplattformen, Pipelines, Infrastrukturautomatisierung und zuverlässige Betriebsprozesse.

CAKanada
97.800 $ – 146.600 $ / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischCloud-Ingenieur
ApacheAzureBigQueryCloudETLGoogle Cloud PlatformKafkaKubernetesOraclePulsarPySparkPythonSQLTerraformUnityVault

Beschreibung

  • Bewerten Sie Oracle-basierte Architekturen, Workloads, Abhängigkeiten, Schnittstellen, Datenflüsse und Betriebsprozesse, um Migrationen zu planen und durchzuführen.
  • Erstellen Sie skalierbare Batch- und nahezu echtzeitfähige Pipelines für Datenaufnahme, Transformation, Validierung, Abstimmung und Veröffentlichung.
  • Entwickeln Sie Migrationsansätze für Daten, Schemata, ETL-/ELT-Workloads, gespeicherte Prozeduren, Schnittstellen und nachgelagerte Verbraucher.
  • Bauen und betreiben Sie Cloud-Datenplattformfunktionen über Azure, Google Cloud Platform und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg.
  • Setzen Sie Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow und Asset Bundles bei Bedarf ein.
  • Erstellen Sie wiederverwendbare Terraform-Infrastruktur als Code für Cloud-, Netzwerk-, Datenplattform- und Databricks-Ressourcen.
  • Entwerfen Sie CI/CD-Workflows und automatisieren Sie Bereitstellungen sowie die Beförderung von Umgebungen über Entwicklung, Test, Staging und Produktion hinweg.
  • Wenden Sie Datensicherheitskontrollen für Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Verschlüsselung, Geheimnisse, Schlüsselrotation und das Prinzip der geringsten Berechtigungen an.
  • Etablieren Sie Governance-Praktiken für Katalogisierung, Datenherkunft, Klassifizierung, Aufbewahrung, Auditierbarkeit und verantwortungsvolle Datennutzung.
  • Implementieren Sie Monitoring, Protokollierung, Alarmierung, Datenqualitätsprüfungen und operative Dashboards.
  • Steigern Sie Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz der Plattform durch Automatisierung und kontinuierliche Optimierung.
  • Leiten Sie die Reaktion auf Vorfälle, die Wiederherstellung von Services, Ursachenanalysen und Nachbesprechungen nach Vorfällen oder unterstützen Sie dabei.
  • Definieren und unterstützen Sie SLAs, SLOs, Ziele für die Datenaktualität, Wiederherstellungsziele und Praktiken für Fehlerbudgets.
  • Erstellen Sie automatisierte Unit-, Integrations-, Datenqualitäts-, Regressions- und End-to-End-Tests.
  • Arbeiten Sie mit Architektinnen und Architekten, Anwendungsteams, Fachleuten für Analytics und KI, Sicherheitspartnern, Product Ownern und globalen Technologieteams zusammen.
  • Beteiligen Sie sich an zweiwöchigen Sprints, Backlog-Verfeinerung, Aufwandsschätzungen, Lieferplanung, Demonstrationen und kontinuierlicher Verbesserung.
  • Pflegen Sie Architekturdiagramme, Datenflussaufzeichnungen, API- und Schnittstellendokumentation, Runbooks, Onboarding-Leitfäden, README-Dateien und Unterlagen zur Produktionsbereitschaft.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen, Data Engineering oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in Data Engineering, Cloud-Plattform-Engineering, DevOps, Software Engineering oder einem verwandten Bereich.
  • Nachweisliche Erfahrung bei der Bereitstellung produktionsreifer Datenlösungen.
  • Praktische Erfahrung im Entwurf und Support von Datenpipelines und ETL-/ELT-Workloads, idealerweise mit Oracle oder einer anderen relationalen Unternehmensdatenbank.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse für Automatisierung, Entwicklertools, Data Engineering und PySpark-Verarbeitung.
  • Erfahrung mit SQL, relationaler Modellierung, Schemadesign, Abfrageoptimierung und Datenabstimmung.
  • Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform, vorzugsweise Azure oder Google Cloud Platform.
  • Erfahrung mit Infrastructure as Code unter Verwendung von Terraform, einschließlich wiederverwendbarer Module, Remote State und umgebungsspezifischer Konfiguration.
  • Erfahrung mit Git, Branching-Strategien, Pull Requests, Code-Reviews und automatisierten CI/CD-Workflows.
  • Erfahrung mit einer Cloud-Datenplattform oder einem Lakehouse wie Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse oder einer gleichwertigen Technologie.
  • Kenntnisse in Cloud-Netzwerken, Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Verschlüsselung, Geheimnisverwaltung und sicherer Service-zu-Service-Integration.
  • Erfahrung mit der Implementierung von Monitoring, Protokollierung, Alarmierung, operativen Dashboards und Datenqualitätskontrollen.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in Fehlerbehebung, Analyse, Kommunikation und funktionsübergreifender Zusammenarbeit.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit der Migration von Oracle-Datenbanken, ETL-Jobs, gespeicherten Prozeduren oder Data Warehouses zu Cloud-Services.
  • Wünschenswert: Praktische Erfahrung mit Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow und Asset Bundles.
  • Wünschenswert: Vertrautheit mit Azure-Services wie ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, Azure-Netzwerken und Azure DevOps oder GitHub Actions.
  • Wünschenswert: Vertrautheit mit Google-Cloud-Services wie Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM und VPC-Netzwerken.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Streaming und ereignisgesteuerter Verarbeitung unter Verwendung von Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub oder gleichwertigen Technologien.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Kubernetes, Azure Container Apps, GKE oder anderen containerisierten Laufzeitumgebungen.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Datadog oder einer anderen Observability-Plattform.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit MLflow, Modell- oder Feature-Pipelines, Experiment-Tracking und Produktionsmonitoring für KI-/ML-Workloads.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit HashiCorp Vault oder vergleichbaren Tools zur Verwaltung von Unternehmensgeheimnissen.
  • Wünschenswert: Erfahrung in regulierten, sicherheitssensiblen oder unternehmensweit skalierten Umgebungen.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Produktionsbereitschaftsprüfungen, Incident Management, Postmortems und Praktiken für Servicezuverlässigkeit.
  • Darf derzeit und künftig keine einwanderungsbezogene Unterstützung durch GM benötigen.

Zusatzleistungen

  • Hybrides Arbeitsmodell.
  • Arbeit mit Cloud-Datenplattformen, Analytics, künstlicher Intelligenz und Modernisierung von Unternehmensumgebungen.
  • Inklusiver Arbeitsplatz mit Fokus auf Zugehörigkeit und berufliche Entwicklung.
  • Informationen zu rollenbezogenen Prüfungen und/oder Einstellungsprüfungen.
  • Unterstützung bei angemessenen Vorkehrungen ist für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen verfügbar.

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