General Motors est une entreprise mondiale des secteurs automobile et manufacturier, active dans l’ingénierie automobile, la production, le transport et les technologies de l’information. Fondée en 1908, GM développe des technologies destinées à faire progresser la mobilité tout en poursuivant sa vision de zéro accident, zéro émission et zéro congestion. Ses activités internationales réunissent de grandes équipes pluridisciplinaires axées sur l’innovation, le transport durable et l’avenir de l’industrie automobile.
Ingénieur en ingénierie des données, migration cloud et plateformes - General Motors (hybride)
Modernisez les charges de travail Oracle de General Motors grâce à la migration cloud et à l’ingénierie des plateformes. Concevez des plateformes de données sécurisées et gouvernées, des pipelines, l’automatisation de l’infrastructure et des pratiques d’exploitation fiables.
Canada97 800 $ – 146 600 $ / an
HybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur cloudDescription
- Évaluez les architectures, charges de travail, dépendances, interfaces, flux de données et processus d’exploitation basés sur Oracle afin de planifier et d’exécuter les migrations.
- Créez des pipelines évolutifs par lots et quasi en temps réel pour l’ingestion, la transformation, la validation, le rapprochement et la publication des données.
- Développez des approches de migration pour les données, les schémas, les charges ETL/ELT, les procédures stockées, les interfaces et les consommateurs en aval.
- Construisez et exploitez des capacités de plateformes de données cloud sur Azure, Google Cloud Platform et des environnements multicloud.
- Appliquez Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow et Asset Bundles lorsque cela est pertinent.
- Créez une infrastructure réutilisable sous forme de code avec Terraform pour les ressources cloud, réseau, plateforme de données et Databricks.
- Concevez des flux CI/CD et automatisez les déploiements et la promotion des environnements entre développement, test, préproduction et production.
- Appliquez des contrôles de sécurité des données couvrant la gestion des identités et des accès, le chiffrement, les secrets, la rotation des clés et le moindre privilège.
- Mettez en place des pratiques de gouvernance pour le catalogage, la traçabilité, la classification, la conservation, l’auditabilité et l’utilisation responsable des données.
- Implémentez la supervision, la journalisation, les alertes, les contrôles de qualité des données et les tableaux de bord opérationnels.
- Améliorez la fiabilité, l’évolutivité, les performances et l’efficacité des coûts de la plateforme grâce à l’automatisation et à l’optimisation continue.
- Dirigez ou contribuez à la réponse aux incidents, au rétablissement des services, à l’analyse des causes profondes et aux revues post-incident.
- Définissez et soutenez les SLA, les SLO, les objectifs de fraîcheur des données, les objectifs de reprise et les pratiques de budget d’erreur.
- Créez des tests automatisés unitaires, d’intégration, de qualité des données, de régression et de bout en bout.
- Collaborez avec les architectes, les équipes applicatives, les professionnels de l’analytique et de l’IA, les partenaires de la sécurité, les responsables produit et les équipes technologiques internationales.
- Participez aux sprints de deux semaines, au affinage du backlog, aux estimations, à la planification des livraisons, aux démonstrations et à l’amélioration continue.
- Tenez à jour les diagrammes d’architecture, les enregistrements des flux de données, la documentation des API et des interfaces, les runbooks, les guides d’intégration, les fichiers README et les supports de préparation à la production.
Exigences
- Diplôme de licence en informatique, ingénierie, systèmes d’information, ingénierie des données ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
- Au moins trois ans d’expérience professionnelle en ingénierie des données, ingénierie de plateformes cloud, DevOps, ingénierie logicielle ou discipline connexe.
- Expérience avérée dans la mise en production de solutions de données.
- Expérience pratique de la conception et de la prise en charge de pipelines de données et de charges ETL/ELT, idéalement avec Oracle ou une autre base de données relationnelle d’entreprise.
- Solides compétences en Python pour l’automatisation, les outils de développement, l’ingénierie des données et le traitement PySpark.
- Expérience de SQL, de la modélisation relationnelle, de la conception de schémas, de l’optimisation des requêtes et du rapprochement des données.
- Expérience avec au moins une plateforme cloud majeure, de préférence Azure ou Google Cloud Platform.
- Expérience de la création d’infrastructures sous forme de code avec Terraform, notamment des modules réutilisables, un état distant et une configuration propre à chaque environnement.
- Expérience de Git, des stratégies de branches, des pull requests, des revues de code et des flux CI/CD automatisés.
- Expérience d’une plateforme de données cloud ou lakehouse telle que Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse ou une technologie équivalente.
- Connaissance des réseaux cloud, de la gestion des identités et des accès, du chiffrement, de la gestion des secrets et de l’intégration sécurisée de service à service.
- Expérience de la mise en œuvre de la supervision, de la journalisation, des alertes, des tableaux de bord opérationnels et des contrôles de qualité des données.
- Solides capacités de dépannage, d’analyse, de communication et de collaboration transversale.
- De préférence, expérience de la migration de bases de données Oracle, de travaux ETL, de procédures stockées ou d’entrepôts de données vers des services cloud.
- De préférence, expérience pratique de Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow et Asset Bundles.
- De préférence, familiarité avec des services Azure tels qu’ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, les réseaux Azure et Azure DevOps ou GitHub Actions.
- De préférence, familiarité avec des services Google Cloud tels que Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM et les réseaux VPC.
- De préférence, expérience du traitement en continu et piloté par les événements avec Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub ou des technologies équivalentes.
- De préférence, expérience de Kubernetes, Azure Container Apps, GKE ou d’autres environnements d’exécution conteneurisés.
- De préférence, expérience de Datadog ou d’une autre plateforme d’observabilité.
- De préférence, expérience de MLflow, des pipelines de modèles ou de caractéristiques, du suivi des expériences et de la supervision en production des charges de travail d’IA/ML.
- De préférence, expérience de HashiCorp Vault ou d’outils comparables de gestion des secrets en entreprise.
- De préférence, expérience dans des environnements réglementés, sensibles à la sécurité ou à l’échelle de l’entreprise.
- De préférence, expérience des revues de préparation à la production, de la gestion des incidents, des analyses post-incident et des pratiques de fiabilité des services.
- Ne doit pas nécessiter de parrainage lié à l’immigration de GM maintenant ou à l’avenir.
Avantages
- Mode de travail hybride.
- Travail lié aux plateformes de données cloud, à l’analytique, à l’intelligence artificielle et à la modernisation des entreprises.
- Environnement de travail inclusif axé sur le sentiment d’appartenance et le développement professionnel.
- Des informations sont fournies sur les évaluations liées au poste et/ou les contrôles préalables à l’embauche.
- Un accompagnement pour les aménagements est disponible pour les candidats en situation de handicap.