General Motors
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A General Motors é uma empresa global dos setores automotivo e industrial, com atuação em engenharia de veículos, produção, transporte e tecnologia da informação. Fundada em 1908, a GM desenvolve tecnologias voltadas ao avanço da mobilidade enquanto busca concretizar sua visão de zero acidentes, zero emissões e zero congestionamentos. Suas operações internacionais reúnem grandes equipes multidisciplinares focadas em inovação, transporte sustentável e no futuro da indústria automotiva.

Engenheiro de Dados, Migração para a Nuvem e Plataformas - General Motors (Híbrido)

Modernize as cargas de trabalho Oracle da General Motors por meio da migração para a nuvem e da engenharia de plataformas. Crie plataformas de dados seguras e governadas, pipelines, automação de infraestrutura e práticas operacionais confiáveis.

Descrição

  • Avalie arquiteturas, cargas de trabalho, dependências, interfaces, fluxos de dados e processos operacionais baseados em Oracle para planejar e executar migrações.
  • Crie pipelines escaláveis em lote e quase em tempo real para ingestão, transformação, validação, reconciliação e publicação de dados.
  • Desenvolva abordagens de migração para dados, esquemas, cargas ETL/ELT, procedimentos armazenados, interfaces e consumidores downstream.
  • Crie e opere recursos de plataformas de dados em nuvem no Azure, Google Cloud Platform e ambientes multicloud.
  • Aplique Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow e Asset Bundles quando apropriado.
  • Crie infraestrutura reutilizável como código com Terraform para recursos de nuvem, rede, plataforma de dados e Databricks.
  • Projete fluxos de trabalho de CI/CD e automatize implantações e promoções de ambientes entre desenvolvimento, testes, homologação e produção.
  • Aplique controles de segurança de dados que abranjam gerenciamento de identidades e acessos, criptografia, segredos, rotação de chaves e privilégio mínimo.
  • Estabeleça práticas de governança para catalogação, linhagem, classificação, retenção, auditabilidade e uso responsável dos dados.
  • Implemente monitoramento, registro de logs, alertas, verificações de qualidade de dados e painéis operacionais.
  • Aumente a confiabilidade, a escalabilidade, o desempenho e a eficiência de custos da plataforma por meio de automação e otimização contínua.
  • Lidere ou apoie a resposta a incidentes, a restauração de serviços, a análise de causa raiz e as revisões pós-incidente.
  • Defina e apoie SLAs, SLOs, metas de atualização dos dados, objetivos de recuperação e práticas de orçamento de erros.
  • Crie testes automatizados unitários, de integração, de qualidade de dados, de regressão e de ponta a ponta.
  • Trabalhe com arquitetos, equipes de aplicações, profissionais de analytics e IA, parceiros de segurança, responsáveis por produtos e equipes globais de tecnologia.
  • Contribua para sprints de duas semanas, refinamento do backlog, estimativas, planejamento de entregas, demonstrações e melhoria contínua.
  • Mantenha diagramas de arquitetura, registros de fluxos de dados, documentação de APIs e interfaces, runbooks, guias de integração, arquivos README e materiais de prontidão para produção.

Requisitos

  • Bacharelado em ciência da computação, engenharia, sistemas de informação, engenharia de dados ou área relacionada, ou experiência prática equivalente.
  • Pelo menos três anos de experiência profissional em engenharia de dados, engenharia de plataformas em nuvem, DevOps, engenharia de software ou disciplina relacionada.
  • Experiência comprovada na entrega de soluções de dados prontas para produção.
  • Experiência prática no projeto e suporte de pipelines de dados e cargas ETL/ELT, idealmente com Oracle ou outro banco de dados relacional empresarial.
  • Sólidos conhecimentos de Python para automação, ferramentas de desenvolvimento, engenharia de dados e processamento com PySpark.
  • Experiência com SQL, modelagem relacional, projeto de esquemas, otimização de consultas e reconciliação de dados.
  • Experiência com pelo menos uma das principais plataformas de nuvem, preferencialmente Azure ou Google Cloud Platform.
  • Experiência na criação de infraestrutura como código com Terraform, incluindo módulos reutilizáveis, estado remoto e configuração específica por ambiente.
  • Experiência com Git, estratégias de branching, pull requests, revisões de código e fluxos de trabalho automatizados de CI/CD.
  • Experiência com uma plataforma de dados em nuvem ou lakehouse, como Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse ou tecnologia equivalente.
  • Conhecimento de redes em nuvem, gerenciamento de identidades e acessos, criptografia, gerenciamento de segredos e integração segura entre serviços.
  • Experiência na implementação de monitoramento, logs, alertas, painéis operacionais e controles de qualidade de dados.
  • Fortes habilidades de troubleshooting, análise, comunicação e colaboração multifuncional.
  • Preferencialmente, experiência na migração de bancos de dados Oracle, trabalhos ETL, procedimentos armazenados ou data warehouses para serviços em nuvem.
  • Preferencialmente, experiência prática com Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow e Asset Bundles.
  • Preferencialmente, familiaridade com serviços do Azure, como ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, redes do Azure e Azure DevOps ou GitHub Actions.
  • Preferencialmente, familiaridade com serviços do Google Cloud, como Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM e redes VPC.
  • Preferencialmente, experiência com processamento de streaming e orientado a eventos usando Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub ou tecnologias equivalentes.
  • Preferencialmente, experiência com Kubernetes, Azure Container Apps, GKE ou outros ambientes de execução conteinerizados.
  • Preferencialmente, experiência com Datadog ou outra plataforma de observabilidade.
  • Preferencialmente, experiência com MLflow, pipelines de modelos ou features, acompanhamento de experimentos e monitoramento em produção de cargas de trabalho de IA/ML.
  • Preferencialmente, experiência com HashiCorp Vault ou ferramentas empresariais comparáveis de gerenciamento de segredos.
  • Preferencialmente, experiência em ambientes regulados, sensíveis à segurança ou de escala empresarial.
  • Preferencialmente, experiência com revisões de prontidão para produção, gerenciamento de incidentes, post-mortems e práticas de confiabilidade de serviços.
  • Não deve exigir patrocínio imigratório da GM agora ou no futuro.

Benefícios

  • Modelo de trabalho híbrido.
  • Trabalho envolvendo plataformas de dados em nuvem, analytics, inteligência artificial e modernização empresarial.
  • Ambiente de trabalho inclusivo, com foco em pertencimento e desenvolvimento profissional.
  • São fornecidas informações sobre avaliações relacionadas à função e/ou verificações pré-contratação.
  • Há suporte para adaptações destinado a candidatos com deficiência.

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