모터스포츠 데이터 엔지니어링 시니어 매니저
제너럴모터스의 모터스포츠 데이터 인프라, 분석 및 AI/ML 플랫폼을 이끕니다. 텔레메트리와 레이스 데이터를 주요 레이싱 프로그램의 엔지니어와 전략 담당자를 위한 도구로 전환합니다.
설명
- 모터스포츠 데이터 인프라와 데이터 과학을 담당하는 관리자 및 팀을 이끕니다.
- 공통 로드맵과 운영 모델 아래 데이터 엔지니어링, 소프트웨어, 데이터 과학을 통합합니다.
- 파이프라인과 플랫폼을 설계하고, 머신러닝 및 생성형 AI 솔루션의 프로토타입을 만들며, 코드를 검토하고 레이스 주말의 중대한 문제를 해결합니다.
- 데이터 수집, 스트리밍, 레이크하우스 아키텍처, 거버넌스, AI/ML 활용을 포함하는 모터스포츠 데이터 플랫폼 로드맵을 수립합니다.
- 텔레메트리, 계측 및 채점, 트랙사이드 데이터를 처리하는 실시간 및 배치 파이프라인을 연결합니다.
- MLflow 기반 MLOps를 활용해 각 레이싱 프로그램에 머신러닝 모델을 프로덕션 환경으로 배포합니다.
- AI 코딩 도구, 어시스턴트 플랫폼, 견고한 소프트웨어 개발 방식을 더 폭넓게 도입합니다.
- CI/CD, Terraform, 자동화 테스트, 데이터 품질, 옵저버빌리티, SLO에 대한 엔지니어링 표준을 수립합니다.
- 접근 제어와 지식재산 보호 조치로 경기 민감 데이터를 안전하게 보호합니다.
- Azure 및 Databricks 비용과 용량, 공급업체 및 파트너 관계를 감독합니다.
- 모터스포츠 부문과 GM 고위 리더에게 전략, 진행 상황, 절충 사항을 공유합니다.
- 컴피티션 엔지니어링, 차량 성능, 레이스 전략 팀 및 기술 파트너와 협력해 고객 대상 기능을 제공합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 공학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위.
- 데이터 엔지니어링, 소프트웨어 엔지니어링 또는 데이터 과학 분야에서 10년 이상의 경력과 프로덕션 분산 데이터 플랫폼 제공 경험.
- 엔지니어링 또는 데이터 과학 팀을 5년 이상 이끈 경험. 관리자 관리 경험을 포함하며 기술 업무에도 직접 참여해야 합니다.
- Spark, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, DLT를 포함한 Azure Databricks 고급 지식.
- ADLS, Event Hubs, AKS, Key Vault 등 Azure 데이터 서비스 전문성.
- 피처 엔지니어링, 모델 수명 주기, MLOps, 모니터링을 포함해 ML과 AI를 프로덕션에 적용한 입증된 성과.
- 실시간 스트리밍 및 고빈도 시계열 데이터 경험.
- 뛰어난 Python 및 SQL 역량.
- CI/CD, Git, 인프라스트럭처 코드화 경험.
- 촉박한 기한 내에 성과를 내고 엔지니어링 및 경영진 대상에게 복잡한 주제를 설명할 수 있는 역량.
- GM은 이 직책에 대해 이민 후원을 제공하지 않습니다. 지원자는 현재와 미래 모두 GM의 후원을 필요로 하지 않아야 합니다.
- 우대 사항: 소프트웨어 또는 데이터 엔지니어링과 데이터 과학 양쪽에서 팀을 이끈 경험.
- 우대 사항: 모터스포츠, 자동차 또는 고성능 엔지니어링 데이터 관련 배경.
- 우대 사항: Mosaic AI, Vector Search, Feature Store, Model Serving, Genie 등 Databricks AI 기능에 대한 이해.
- 우대 사항: RAG, 에이전트, 평가를 포함한 생성형 AI 또는 LLM 애플리케이션 구축 경험.
- 우대 사항: 저지연 또는 제한된 대역폭을 고려한 클라우드 아키텍처 구축 경험.
- 우대 사항: 신규 프로그램을 시작하거나 팀을 빠르게 확장한 경험.
복리후생
- 회사 정책 기준을 충족하는 후보자는 이주 지원을 받을 수 있습니다.
- 직장과 가정에서의 직원 복지를 지원하는 프로그램과 리소스를 제공합니다.
- 장애가 있는 지원자에게 합리적인 편의를 제공합니다.
