General Motors to globalna firma motoryzacyjna i przemysłowa działająca w obszarach projektowania pojazdów, produkcji, transportu oraz technologii informacyjnych. Założona w 1908 roku firma GM opracowuje technologie mające na celu rozwój mobilności i dąży do realizacji wizji świata bez wypadków, emisji i korków. Jej międzynarodowa działalność łączy duże, interdyscyplinarne zespoły skupione na innowacjach, zrównoważonym transporcie i przyszłości branży motoryzacyjnej.
Inżynier ds. inżynierii danych, migracji do chmury i platform — General Motors (praca hybrydowa)
Modernizuj obciążenia Oracle firmy General Motors dzięki migracji do chmury i inżynierii platform. Twórz bezpieczne, zarządzane platformy danych, potoki, automatyzację infrastruktury i niezawodne praktyki operacyjne.
Kanada97 800 $ – 146 600 $ / rok
HybrydowoPełny etatPoziom średniSeniorWymagany Język: angielskiInżynier chmuryOpis
- Oceniaj architektury oparte na Oracle, obciążenia, zależności, interfejsy, przepływy danych i procesy operacyjne, aby planować i realizować migracje.
- Twórz skalowalne potoki wsadowe i działające niemal w czasie rzeczywistym do pozyskiwania, przekształcania, walidacji, uzgadniania i publikowania danych.
- Opracowuj podejścia do migracji danych, schematów, obciążeń ETL/ELT, procedur składowanych, interfejsów i odbiorców danych.
- Twórz i obsługuj możliwości chmurowych platform danych w Azure, Google Cloud Platform i środowiskach multicloud.
- Stosuj Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow i Asset Bundles, gdy jest to właściwe.
- Twórz wielokrotnego użytku kod infrastruktury Terraform dla zasobów chmurowych, sieciowych, platform danych i Databricks.
- Projektuj procesy CI/CD oraz automatyzuj wdrożenia i promocję środowisk deweloperskich, testowych, stagingowych i produkcyjnych.
- Stosuj mechanizmy ochrony danych obejmujące zarządzanie tożsamością i dostępem, szyfrowanie, sekrety, rotację kluczy i zasadę najmniejszych uprawnień.
- Ustanawiaj praktyki zarządzania danymi dotyczące katalogowania, pochodzenia, klasyfikacji, przechowywania, audytowalności i odpowiedzialnego wykorzystania danych.
- Wdrażaj monitorowanie, rejestrowanie, alerty, kontrole jakości danych i pulpity operacyjne.
- Zwiększaj niezawodność, skalowalność, wydajność i efektywność kosztową platform dzięki automatyzacji i ciągłej optymalizacji.
- Prowadź lub wspieraj reagowanie na incydenty, przywracanie usług, analizę przyczyn źródłowych i przeglądy po incydentach.
- Definiuj i wspieraj SLA, SLO, cele aktualności danych, cele odtwarzania oraz praktyki budżetu błędów.
- Twórz zautomatyzowane testy jednostkowe, integracyjne, jakości danych, regresyjne i end-to-end.
- Współpracuj z architektami, zespołami aplikacyjnymi, specjalistami ds. analityki i AI, partnerami ds. bezpieczeństwa, właścicielami produktów i globalnymi zespołami technologicznymi.
- Uczestnicz w dwutygodniowych sprintach, doprecyzowywaniu backlogu, estymacji, planowaniu dostarczania, prezentacjach i ciągłym doskonaleniu.
- Utrzymuj diagramy architektury, rejestry przepływów danych, dokumentację API i interfejsów, instrukcje operacyjne, przewodniki wdrożeniowe, pliki README i materiały dotyczące gotowości produkcyjnej.
Wymagania
- Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, inżynierii, systemów informacyjnych, inżynierii danych lub dziedzinie pokrewnej albo równoważne doświadczenie praktyczne.
- Co najmniej trzy lata doświadczenia zawodowego w inżynierii danych, inżynierii platform chmurowych, DevOps, inżynierii oprogramowania lub pokrewnej dziedzinie.
- Udokumentowane doświadczenie w dostarczaniu produkcyjnych rozwiązań danych.
- Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i obsłudze potoków danych oraz obciążeń ETL/ELT, najlepiej z Oracle lub inną korporacyjną relacyjną bazą danych.
- Bardzo dobra znajomość języka Python do automatyzacji, narzędzi deweloperskich, inżynierii danych i przetwarzania PySpark.
- Doświadczenie z SQL, modelowaniem relacyjnym, projektowaniem schematów, optymalizacją zapytań i uzgadnianiem danych.
- Doświadczenie z co najmniej jedną główną platformą chmurową, najlepiej Azure lub Google Cloud Platform.
- Doświadczenie w tworzeniu infrastruktury jako kodu za pomocą Terraform, w tym modułów wielokrotnego użytku, zdalnego stanu i konfiguracji zależnej od środowiska.
- Doświadczenie z Git, strategiami rozgałęziania, pull requestami, przeglądami kodu i automatycznymi procesami CI/CD.
- Doświadczenie z chmurową platformą danych lub lakehouse, taką jak Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse lub równoważna technologia.
- Znajomość sieci chmurowych, zarządzania tożsamością i dostępem, szyfrowania, zarządzania sekretami oraz bezpiecznej integracji usług.
- Doświadczenie we wdrażaniu monitorowania, rejestrowania, alertów, pulpitów operacyjnych i mechanizmów kontroli jakości danych.
- Bardzo dobre umiejętności rozwiązywania problemów, analityczne, komunikacyjne i współpracy między zespołami.
- Mile widziane: doświadczenie w migracji baz danych Oracle, zadań ETL, procedur składowanych lub hurtowni danych do usług chmurowych.
- Mile widziane: praktyczne doświadczenie z Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow i Asset Bundles.
- Mile widziana: znajomość usług Azure, takich jak ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, Azure networking oraz Azure DevOps lub GitHub Actions.
- Mile widziana: znajomość usług Google Cloud, takich jak Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM i VPC networking.
- Mile widziane: doświadczenie w przetwarzaniu strumieniowym i sterowanym zdarzeniami z użyciem Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub lub równoważnych technologii.
- Mile widziane: doświadczenie z Kubernetes, Azure Container Apps, GKE lub innymi środowiskami uruchomieniowymi opartymi na kontenerach.
- Mile widziane: doświadczenie z Datadog lub inną platformą obserwowalności.
- Mile widziane: doświadczenie z MLflow, potokami modeli lub cech, śledzeniem eksperymentów i monitorowaniem produkcyjnym obciążeń AI/ML.
- Mile widziane: doświadczenie z HashiCorp Vault lub porównywalnymi korporacyjnymi narzędziami do zarządzania sekretami.
- Mile widziane: doświadczenie w środowiskach regulowanych, wrażliwych pod względem bezpieczeństwa lub korporacyjnych na dużą skalę.
- Mile widziane: doświadczenie w przeglądach gotowości produkcyjnej, zarządzaniu incydentami, postmortemach i praktykach niezawodności usług.
- Kandydat nie może obecnie ani w przyszłości wymagać sponsorowania imigracyjnego przez GM.
Benefity
- Hybrydowy model pracy.
- Praca z chmurowymi platformami danych, analityką, sztuczną inteligencją i modernizacją przedsiębiorstwa.
- Integracyjne miejsce pracy skoncentrowane na poczuciu przynależności i rozwoju zawodowym.
- Udostępniane są informacje o ocenach związanych ze stanowiskiem i/lub kontroli przed zatrudnieniem.
- Dostępne jest wsparcie w zakresie dostosowań dla kandydatów z niepełnosprawnościami.