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General Motors
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General Motors es una empresa global del sector automotriz y manufacturero que trabaja en ingeniería de vehículos, producción, transporte y tecnología de la información. Fundada en 1908, GM desarrolla tecnologías destinadas a impulsar la movilidad mientras persigue su visión de cero accidentes, cero emisiones y cero congestión. Sus operaciones internacionales reúnen a grandes equipos multidisciplinarios centrados en la innovación, el transporte sostenible y el futuro de la industria automotriz.
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Empleos de la empresa

Ingeniero de Datos, Migración a la Nube y Plataformas - General Motors (Híbrido)

Moderniza las cargas de trabajo de Oracle de General Motors mediante la migración a la nube y la ingeniería de plataformas. Construye plataformas de datos seguras y gobernadas, canalizaciones, automatización de infraestructura y prácticas operativas fiables.

CACanadá
97.800 $ – 146.600 $ / año
HíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de la nube
ApacheAzureBigQueryETLGoogle Cloud PlatformKafkaKubernetesNubeOraclePulsarPySparkPythonSQLTerraformUnityVault

Descripción

  • Evalúa arquitecturas, cargas de trabajo, dependencias, interfaces, flujos de datos y procesos operativos basados en Oracle para planificar y ejecutar migraciones.
  • Crea canalizaciones escalables por lotes y casi en tiempo real para la ingesta, transformación, validación, conciliación y publicación de datos.
  • Desarrolla enfoques de migración para datos, esquemas, cargas ETL/ELT, procedimientos almacenados, interfaces y consumidores posteriores.
  • Construye y opera capacidades de plataformas de datos en la nube en Azure, Google Cloud Platform y entornos multinube.
  • Aplica Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow y Asset Bundles cuando corresponda.
  • Crea infraestructura reutilizable como código con Terraform para recursos de nube, redes, plataformas de datos y Databricks.
  • Diseña flujos de trabajo CI/CD y automatiza implementaciones y promociones de entornos entre desarrollo, pruebas, preproducción y producción.
  • Aplica controles de seguridad de datos que cubran la gestión de identidades y accesos, el cifrado, los secretos, la rotación de claves y el mínimo privilegio.
  • Establece prácticas de gobernanza para catalogación, linaje, clasificación, retención, auditabilidad y uso responsable de los datos.
  • Implementa monitoreo, registro, alertas, verificaciones de calidad de datos y paneles operativos.
  • Aumenta la fiabilidad, escalabilidad, rendimiento y eficiencia de costes de la plataforma mediante automatización y optimización continua.
  • Lidera o ayuda en la respuesta a incidentes, restauración de servicios, análisis de causa raíz y revisiones posteriores a incidentes.
  • Define y respalda SLA, SLO, objetivos de frescura de datos, objetivos de recuperación y prácticas de presupuesto de errores.
  • Construye pruebas automatizadas unitarias, de integración, de calidad de datos, de regresión y de extremo a extremo.
  • Trabaja con arquitectos, equipos de aplicaciones, profesionales de analítica e IA, colaboradores de seguridad, responsables de producto y equipos tecnológicos globales.
  • Contribuye a sprints de dos semanas, refinamiento del backlog, estimaciones, planificación de entregas, demostraciones y mejora continua.
  • Mantiene diagramas de arquitectura, registros de flujos de datos, documentación de API e interfaces, manuales operativos, guías de incorporación, archivos README y materiales de preparación para producción.

Requisitos

  • Título universitario en informática, ingeniería, sistemas de información, ingeniería de datos o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
  • Al menos tres años de experiencia profesional en ingeniería de datos, ingeniería de plataformas en la nube, DevOps, ingeniería de software o una disciplina relacionada.
  • Experiencia demostrada en la entrega de soluciones de datos listas para producción.
  • Experiencia práctica diseñando y respaldando canalizaciones de datos y cargas ETL/ELT, idealmente con Oracle u otra base de datos relacional empresarial.
  • Sólidos conocimientos de Python para automatización, herramientas de desarrollo, ingeniería de datos y procesamiento con PySpark.
  • Experiencia con SQL, modelado relacional, diseño de esquemas, optimización de consultas y conciliación de datos.
  • Experiencia con al menos una plataforma importante de nube, preferiblemente Azure o Google Cloud Platform.
  • Experiencia creando infraestructura como código con Terraform, incluidos módulos reutilizables, estado remoto y configuración específica por entorno.
  • Experiencia utilizando Git, estrategias de ramificación, solicitudes de extracción, revisiones de código y flujos de trabajo CI/CD automatizados.
  • Experiencia con una plataforma de datos en la nube o lakehouse como Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse o una tecnología equivalente.
  • Conocimientos de redes en la nube, gestión de identidades y accesos, cifrado, gestión de secretos e integración segura entre servicios.
  • Experiencia implementando monitoreo, registro, alertas, paneles operativos y controles de calidad de datos.
  • Sólidas capacidades de resolución de problemas, análisis, comunicación y colaboración multifuncional.
  • Se valorará experiencia migrando bases de datos Oracle, trabajos ETL, procedimientos almacenados o almacenes de datos a servicios en la nube.
  • Se valorará experiencia práctica con Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow y Asset Bundles.
  • Se valorará familiaridad con servicios de Azure como ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, redes de Azure y Azure DevOps o GitHub Actions.
  • Se valorará familiaridad con servicios de Google Cloud como Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM y redes VPC.
  • Se valorará experiencia con procesamiento de datos en streaming y basado en eventos mediante Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub o tecnologías equivalentes.
  • Se valorará experiencia con Kubernetes, Azure Container Apps, GKE u otros entornos de ejecución contenerizados.
  • Se valorará experiencia con Datadog u otra plataforma de observabilidad.
  • Se valorará experiencia con MLflow, canalizaciones de modelos o características, seguimiento de experimentos y monitoreo en producción de cargas de trabajo de IA/ML.
  • Se valorará experiencia con HashiCorp Vault u otras herramientas empresariales comparables de gestión de secretos.
  • Se valorará experiencia en entornos regulados, sensibles a la seguridad o de escala empresarial.
  • Se valorará experiencia con revisiones de preparación para producción, gestión de incidentes, análisis retrospectivos y prácticas de fiabilidad de servicios.
  • No debe requerir patrocinio migratorio de GM ahora ni en el futuro.

Beneficios

  • Modalidad de trabajo híbrida.
  • Trabajo relacionado con plataformas de datos en la nube, analítica, inteligencia artificial y modernización empresarial.
  • Entorno laboral inclusivo centrado en la pertenencia y el desarrollo profesional.
  • Se proporciona información sobre evaluaciones relacionadas con el puesto y/o verificaciones previas al empleo.
  • Hay apoyo para adaptaciones destinado a candidatos con discapacidades.

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