Ang Ford Motor Company ay isang tagagawa ng sasakyan na nakabase sa Estados Unidos at may kasaysayang nagsimula noong 1903. Bukod sa pagbuo at paggawa ng mga sasakyan, pinalalawak ng kumpanya ang pagtutuon nito sa mga serbisyo sa mobility, mga digital na karanasan, at software. Kabilang din sa gawain ng Ford ang mga pagsisikap para sa sustainability at mga target sa kapaligiran, na nagpapakita ng pamamaraang nag-uugnay sa transportasyon, inobasyon, epekto sa komunidad, at responsableng mga gawain sa negosyo.
Full-Stack na Data Engineer sa Ford
Bumuo ng mga scalable na GCP data pipeline at platform para sa enterprise technology organization ng Ford. Suportahan ang pamamahala, seguridad, automation, at mga pagpapahusay sa performance.
Paglalarawan
- Gumawa at magpanatili ng mga scalable na ingestion at curation pipeline mula sa iba’t ibang data source.
- Istandardisa at pagbutihin ang kalidad ng data upang maging handa ito para sa analytics.
- Bumuo ng mahusay na mga data pipeline gamit ang Python, SQL, at DBT o Dataform.
- Suportahan ang end-to-end na development at maaasahang paggalaw ng data mula sa source hanggang insight.
- Bumuo at magpatakbo ng mga GCP data platform gamit ang BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, at Cloud Functions.
- Ipatupad ang mga patakaran sa data governance, access control, at mga kasanayan sa cloud security.
- Pamahalaan ang mga data workflow at maglaan ng cloud infrastructure gamit ang Astronomer at Terraform.
- Pagbutihin ang performance ng pipeline at storage, scalability, efficiency, paggamit ng resource, at pagiging matipid sa gastos.
- Makipagtulungan sa mga data at application architect, may-ari ng serbisyo, at mga cross-functional team upang magtakda ng mga kasanayan, pattern ng disenyo, at framework.
- I-automate ang mga operasyon ng platform upang mapalakas ang reliability, kalidad ng data, at efficiency.
- Ipaliwanag ang mga kumplikadong teknikal na desisyon sa mga teknikal at hindi teknikal na stakeholder.
- Humanap ng mga paraan upang pagbutihin ang data platform at palawakin ang mga kakayahan nito.
- Isalin ang mga pangangailangan ng negosyo sa mabisang disenyo ng data asset at mahusay na code.
- Idokumento ang mga proseso ng data engineering at hikayatin ang pagbabahagi ng kaalaman.
Mga Kinakailangan
- Bachelor’s degree sa computer science, information technology, information systems, data analytics, o kaugnay na larangan, o katumbas na kombinasyon ng edukasyon at karanasan.
- Lima hanggang pitong taon ng karanasan sa data engineering o software engineering, kabilang ang hindi bababa sa dalawang taon sa pagbuo at pag-deploy ng mga cloud data platform; mas gusto ang karanasan sa GCP.
- Mahusay sa SQL, Java, at Python.
- Aktuwal na karanasan sa pagdisenyo at pag-deploy ng mga cloud data pipeline gamit ang mga serbisyo ng GCP gaya ng BigQuery, Dataflow, at DataProc.
- Pag-unawa sa service-oriented architecture at microservices.
- Karanasan sa mga relational database gaya ng PostgreSQL at MySQL, mga NoSQL database, at mga columnar database gaya ng BigQuery.
- Kaalaman sa mga cloud data governance framework, encryption, at data masking.
- Pamilyar sa mga CI/CD pipeline, infrastructure-as-code tool gaya ng Terraform at Tekton, at mga automation framework.
- Malakas na kakayahan sa pagsusuri at paglutas ng problema, kabilang ang pag-troubleshoot ng mga kumplikadong isyu sa data platform at microservices.
- Karanasan sa pagsubaybay at pag-optimize ng mga gastos at compute resource para sa mga serbisyo ng GCP gaya ng BigQuery, Dataflow, Cloud Run, at DataProc.
- Interes sa data, inobasyon, at patuloy na pagkatuto.