General Motors è un’azienda globale dei settori automobilistico e manifatturiero, attiva nell’ingegneria dei veicoli, nella produzione, nei trasporti e nelle tecnologie dell’informazione. Fondata nel 1908, GM sviluppa tecnologie per promuovere la mobilità perseguendo al contempo la propria visione di zero incidenti, zero emissioni e zero congestione. Le sue attività internazionali riuniscono grandi team multidisciplinari concentrati sull’innovazione, sulla mobilità sostenibile e sul futuro dell’industria automobilistica.
Ingegnere di ingegneria dei dati, migrazione al cloud e piattaforme - General Motors (ibrido)
Modernizza i carichi di lavoro Oracle di General Motors attraverso la migrazione al cloud e l’ingegneria delle piattaforme. Crea piattaforme dati sicure e governate, pipeline, automazione dell’infrastruttura e pratiche operative affidabili.
Canada97.800 $ – 146.600 $ / anno
IbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere cloudDescrizione
- Valuta architetture, carichi di lavoro, dipendenze, interfacce, flussi di dati e processi operativi basati su Oracle per pianificare ed eseguire le migrazioni.
- Crea pipeline scalabili batch e quasi in tempo reale per l’acquisizione, la trasformazione, la validazione, la riconciliazione e la pubblicazione dei dati.
- Sviluppa approcci di migrazione per dati, schemi, carichi ETL/ELT, procedure memorizzate, interfacce e consumer downstream.
- Crea e gestisci funzionalità di piattaforme dati cloud su Azure, Google Cloud Platform e ambienti multicloud.
- Applica Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow e Asset Bundles quando appropriato.
- Crea infrastrutture riutilizzabili come codice con Terraform per risorse cloud, di rete, della piattaforma dati e di Databricks.
- Progetta flussi di lavoro CI/CD e automatizza i deployment e la promozione degli ambienti tra sviluppo, test, staging e produzione.
- Applica controlli di sicurezza dei dati che includano gestione delle identità e degli accessi, crittografia, segreti, rotazione delle chiavi e minimo privilegio.
- Stabilisci pratiche di governance per catalogazione, lineage, classificazione, conservazione, auditabilità e uso responsabile dei dati.
- Implementa monitoraggio, logging, alert, controlli della qualità dei dati e dashboard operative.
- Aumenta affidabilità, scalabilità, prestazioni ed efficienza dei costi della piattaforma attraverso automazione e ottimizzazione continua.
- Guida o supporta la risposta agli incidenti, il ripristino dei servizi, l’analisi delle cause principali e le revisioni post-incidente.
- Definisci e supporta SLA, SLO, obiettivi di aggiornamento dei dati, obiettivi di ripristino e pratiche di error budget.
- Crea test automatizzati unitari, di integrazione, di qualità dei dati, di regressione e end-to-end.
- Collabora con architetti, team applicativi, professionisti di analisi e IA, partner della sicurezza, product owner e team tecnologici globali.
- Contribuisci a sprint di due settimane, perfezionamento del backlog, stime, pianificazione delle consegne, dimostrazioni e miglioramento continuo.
- Mantieni aggiornati diagrammi architetturali, registri dei flussi di dati, documentazione di API e interfacce, runbook, guide all’onboarding, file README e materiali per la preparazione alla produzione.
Requisiti
- Laurea in informatica, ingegneria, sistemi informativi, ingegneria dei dati o campo correlato, oppure esperienza pratica equivalente.
- Almeno tre anni di esperienza professionale in ingegneria dei dati, ingegneria di piattaforme cloud, DevOps, ingegneria del software o disciplina correlata.
- Comprovata esperienza nella realizzazione di soluzioni dati pronte per la produzione.
- Esperienza pratica nella progettazione e nel supporto di pipeline dati e carichi ETL/ELT, idealmente con Oracle o un altro database relazionale aziendale.
- Ottime competenze in Python per automazione, strumenti per sviluppatori, ingegneria dei dati ed elaborazione PySpark.
- Esperienza con SQL, modellazione relazionale, progettazione di schemi, ottimizzazione delle query e riconciliazione dei dati.
- Esperienza con almeno una delle principali piattaforme cloud, preferibilmente Azure o Google Cloud Platform.
- Esperienza nella creazione di infrastrutture come codice con Terraform, inclusi moduli riutilizzabili, stato remoto e configurazione specifica per ambiente.
- Esperienza con Git, strategie di branching, pull request, revisioni del codice e flussi di lavoro CI/CD automatizzati.
- Esperienza con una piattaforma dati cloud o lakehouse come Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse o tecnologia equivalente.
- Conoscenza di reti cloud, gestione delle identità e degli accessi, crittografia, gestione dei segreti e integrazione sicura tra servizi.
- Esperienza nell’implementazione di monitoraggio, logging, alert, dashboard operative e controlli della qualità dei dati.
- Solide capacità di troubleshooting, analisi, comunicazione e collaborazione interfunzionale.
- Preferibile esperienza nella migrazione di database Oracle, processi ETL, procedure memorizzate o data warehouse verso servizi cloud.
- Preferibile esperienza pratica con Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow e Asset Bundles.
- Preferibile familiarità con servizi Azure come ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, reti Azure e Azure DevOps o GitHub Actions.
- Preferibile familiarità con servizi Google Cloud come Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM e reti VPC.
- Preferibile esperienza con elaborazione streaming e basata su eventi utilizzando Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub o tecnologie equivalenti.
- Preferibile esperienza con Kubernetes, Azure Container Apps, GKE o altri runtime containerizzati.
- Preferibile esperienza con Datadog o un’altra piattaforma di osservabilità.
- Preferibile esperienza con MLflow, pipeline di modelli o feature, monitoraggio degli esperimenti e monitoraggio in produzione dei carichi di lavoro IA/ML.
- Preferibile esperienza con HashiCorp Vault o strumenti aziendali comparabili per la gestione dei segreti.
- Preferibile esperienza in ambienti regolamentati, sensibili alla sicurezza o su scala aziendale.
- Preferibile esperienza con revisioni di preparazione alla produzione, gestione degli incidenti, post-mortem e pratiche di affidabilità dei servizi.
- Non deve richiedere la sponsorizzazione per l’immigrazione da parte di GM ora o in futuro.
Benefit
- Modalità di lavoro ibrida.
- Attività riguardanti piattaforme dati cloud, analisi, intelligenza artificiale e modernizzazione aziendale.
- Ambiente di lavoro inclusivo, orientato al senso di appartenenza e allo sviluppo professionale.
- Vengono fornite informazioni sulle valutazioni relative al ruolo e/o sui controlli pre-assunzione.
- È disponibile supporto per gli accomodamenti destinato ai candidati con disabilità.