A General Motors globális autóipari és gyártóvállalat, amely a járműmérnöki tervezés, a gyártás, a szállítás és az információtechnológia területén működik. Az 1908-ban alapított GM olyan technológiákat fejleszt, amelyek a mobilitás előmozdítását szolgálják, miközben a zéró baleset, zéró kibocsátás és zéró torlódás jövőképét követi. Nemzetközi tevékenységei nagy, multidiszciplináris csapatokat egyesítenek, amelyek az innovációra, a fenntartható közlekedésre és az autóipar jövőjére összpontosítanak.
Adatmérnök, felhőmigrációs és platformmérnök - General Motors (hibrid)
Modernizálja a General Motors Oracle-munkaterheléseit felhőmigrációval és platformmérnöki megoldásokkal. Építsen biztonságos, szabályozott adatplatformokat, adatfolyamatokat, infrastruktúra-automatizálást és megbízható üzemeltetési gyakorlatokat.
Kanada97 800 $ – 146 600 $ / év
HibridTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolFelhőmérnökLeírás
- Értékelje az Oracle-alapú architektúrákat, munkaterheléseket, függőségeket, interfészeket, adatfolyamokat és üzemeltetési folyamatokat a migrációk megtervezéséhez és végrehajtásához.
- Hozzon létre skálázható kötegelt és közel valós idejű adatfolyamatokat az adatbetöltéshez, átalakításhoz, ellenőrzéshez, egyeztetéshez és közzétételhez.
- Dolgozzon ki migrációs megközelítéseket adatokhoz, sémákhoz, ETL/ELT-munkaterhelésekhez, tárolt eljárásokhoz, interfészekhez és downstream fogyasztókhoz.
- Építsen ki és üzemeltessen felhőalapú adatplatform-képességeket Azure, Google Cloud Platform és többfelhős környezetekben.
- Alkalmazza a Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow és Asset Bundles megoldásokat, amikor azok megfelelőek.
- Hozzon létre újrahasznosítható Terraform-infrastruktúrát kódként felhő-, hálózati, adatplatform- és Databricks-erőforrásokhoz.
- Tervezzen CI/CD-munkafolyamatokat, és automatizálja a telepítéseket, valamint a környezetek előléptetését fejlesztési, teszt-, staging- és éles környezetek között.
- Alkalmazzon adatbiztonsági kontrollokat az identitás- és hozzáférés-kezelés, titkosítás, titkok, kulcsrotáció és a legkisebb jogosultság elve terén.
- Alakítson ki irányítási gyakorlatokat a katalogizáláshoz, az adatszármazás követéséhez, az osztályozáshoz, a megőrzéshez, az auditálhatósághoz és a felelős adatkezeléshez.
- Valósítson meg megfigyelést, naplózást, riasztásokat, adatminőség-ellenőrzéseket és üzemeltetési irányítópultokat.
- Automatizálással és folyamatos optimalizálással növelje a platform megbízhatóságát, skálázhatóságát, teljesítményét és költséghatékonyságát.
- Vezesse vagy támogassa az incidenskezelést, a szolgáltatás helyreállítását, a gyökérok-elemzést és az incidensek utólagos áttekintését.
- Határozza meg és támogassa az SLA-kat, SLO-kat, adatfrissességi célokat, helyreállítási célkitűzéseket és hibakeret-gyakorlatokat.
- Építsen automatizált egység-, integrációs, adatminőségi, regressziós és végponttól végpontig terjedő teszteket.
- Dolgozzon együtt architektekkel, alkalmazáscsapatokkal, analitikai és MI-szakemberekkel, biztonsági partnerekkel, terméktulajdonosokkal és globális technológiai csapatokkal.
- Vegyen részt a kéthetes sprintekben, a backlog finomításában, a becslésben, a szállítás tervezésében, a bemutatókon és a folyamatos fejlesztésben.
- Tartsa karban az architektúra-diagramokat, adatfolyam-nyilvántartásokat, API- és interfészdokumentációt, üzemeltetési kézikönyveket, betanulási útmutatókat, README-fájlokat és éles üzemre való felkészítési anyagokat.
Követelmények
- Informatika, mérnöki tudományok, információs rendszerek, adatmérnökség vagy kapcsolódó területen szerzett alapképzettség, illetve ezzel egyenértékű gyakorlati tapasztalat.
- Legalább három év szakmai tapasztalat adatmérnökség, felhőplatform-mérnökség, DevOps, szoftverfejlesztés vagy kapcsolódó területen.
- Éles környezetben használható adatmegoldások szállításában szerzett bizonyított tapasztalat.
- Gyakorlati tapasztalat adatfolyamatok és ETL/ELT-munkaterhelések tervezésében és támogatásában, ideális esetben Oracle vagy más vállalati relációs adatbázis használatával.
- Erős Python-ismeretek automatizáláshoz, fejlesztői eszközökhöz, adatmérnökséghez és PySpark-feldolgozáshoz.
- SQL-, relációs modellezési, sématervezési, lekérdezés-optimalizálási és adategyeztetési tapasztalat.
- Legalább egy jelentős felhőplatform, lehetőleg Azure vagy Google Cloud Platform használatában szerzett tapasztalat.
- Infrastruktúra kódként történő létrehozásának tapasztalata Terraformmal, beleértve az újrahasznosítható modulokat, a távoli állapotot és a környezetspecifikus konfigurációt.
- Git, elágazási stratégiák, pull requestek, kódellenőrzések és automatizált CI/CD-munkafolyamatok használatában szerzett tapasztalat.
- Felhőalapú adatplatform vagy lakehouse, például Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse vagy egyenértékű technológia használatában szerzett tapasztalat.
- A felhőhálózatok, az identitás- és hozzáférés-kezelés, a titkosítás, a titokkezelés és a biztonságos szolgáltatások közötti integráció ismerete.
- Megfigyelés, naplózás, riasztások, üzemeltetési irányítópultok és adatminőségi kontrollok megvalósításában szerzett tapasztalat.
- Erős hibakeresési, elemzési, kommunikációs és többfunkciós együttműködési készség.
- Előnyt jelent: Oracle-adatbázisok, ETL-feladatok, tárolt eljárások vagy adattárházak felhőszolgáltatásokba történő migrációjában szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent: gyakorlati tapasztalat a Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow és Asset Bundles használatában.
- Előnyt jelent: Azure-szolgáltatások, például ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, Azure hálózatépítés és Azure DevOps vagy GitHub Actions ismerete.
- Előnyt jelent: Google Cloud-szolgáltatások, például Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM és VPC-hálózatépítés ismerete.
- Előnyt jelent: streamelési és eseményvezérelt feldolgozásban szerzett tapasztalat Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub vagy egyenértékű technológiák használatával.
- Előnyt jelent: Kubernetes, Azure Container Apps, GKE vagy más konténerizált futtatókörnyezetek használatában szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent: Datadog vagy más megfigyelhetőségi platform használatában szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent: MLflow, modell- vagy feature-folyamatok, kísérletkövetés és MI-/ML-munkaterhelések éles monitorozása terén szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent: HashiCorp Vault vagy hasonló vállalati titokkezelő eszközök használatában szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent: szabályozott, biztonságérzékeny vagy vállalati léptékű környezetben szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent: éles üzemre való felkészülési felülvizsgálatokban, incidenskezelésben, utólagos elemzésekben és szolgáltatásmegbízhatósági gyakorlatokban szerzett tapasztalat.
- Nem igényelhet GM által biztosított bevándorlási támogatást sem most, sem a jövőben.
Juttatások
- Hibrid munkavégzési lehetőség.
- Felhőalapú adatplatformokkal, analitikával, mesterséges intelligenciával és vállalati modernizációval kapcsolatos munka.
- A befogadásra és szakmai fejlődésre összpontosító, támogató munkahely.
- A munkakörhöz kapcsolódó felmérésekről és/vagy munkába állás előtti ellenőrzésről tájékoztatást biztosítanak.
- A fogyatékossággal élő jelentkezők számára alkalmazkodási támogatás érhető el.