General Motors เป็นบริษัทด้านยานยนต์และการผลิตระดับโลกที่ดำเนินงานครอบคลุมวิศวกรรมยานยนต์ การผลิต การขนส่ง และเทคโนโลยีสารสนเทศ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1908 และพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อยกระดับการเดินทางและการขนส่ง พร้อมมุ่งสู่วิสัยทัศน์ที่ปราศจากอุบัติเหตุ การปล่อยมลพิษ และการจราจรติดขัด การดำเนินงานในระดับนานาชาติของบริษัทผสานทีมงานขนาดใหญ่จากหลากหลายสาขา โดยมุ่งเน้นนวัตกรรม การขนส่งที่ยั่งยืน และอนาคตของอุตสาหกรรมยานยนต์
วิศวกรวิศวกรรมข้อมูล การย้ายระบบขึ้นคลาวด์ และแพลตฟอร์ม - General Motors (ทำงานแบบไฮบริด)
ยกระดับระบบ Oracle ของ General Motors ให้ทันสมัยผ่านการย้ายขึ้นคลาวด์และวิศวกรรมแพลตฟอร์ม สร้างแพลตฟอร์มข้อมูลไปป์ไลน์ ระบบอัตโนมัติของโครงสร้างพื้นฐาน และแนวทางปฏิบัติด้านการดำเนินงานที่ปลอดภัย มีการกำกับดูแล และเชื่อถือได้
รายละเอียด
- ประเมินสถาปัตยกรรม เวิร์กโหลด การพึ่งพา อินเทอร์เฟซ โฟลว์ข้อมูล และกระบวนการดำเนินงานบน Oracle เพื่อวางแผนและดำเนินการย้ายระบบ
- สร้างไปป์ไลน์แบบแบตช์และเกือบเรียลไทม์ที่ปรับขนาดได้สำหรับการนำเข้า แปลง ตรวจสอบ กระทบยอด และเผยแพร่ข้อมูล
- พัฒนาแนวทางการย้ายข้อมูล สคีมา เวิร์กโหลด ETL/ELT สโตร์ดโปรซีเยอร์ อินเทอร์เฟซ และระบบปลายทางที่ใช้ข้อมูล
- สร้างและดำเนินงานความสามารถของแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ใน Azure, Google Cloud Platform และสภาพแวดล้อมมัลติคลาวด์
- ใช้ Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow และ Asset Bundles ตามความเหมาะสม
- สร้างโค้ดโครงสร้างพื้นฐาน Terraform ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้สำหรับทรัพยากรคลาวด์ เครือข่าย แพลตฟอร์มข้อมูล และ Databricks
- ออกแบบเวิร์กโฟลว์ CI/CD และทำให้การปรับใช้รวมถึงการเลื่อนระดับสภาพแวดล้อมระหว่างการพัฒนา การทดสอบ การจัดเตรียม และการผลิตเป็นอัตโนมัติ
- ใช้การควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลที่ครอบคลุมการจัดการตัวตนและสิทธิ์การเข้าถึง การเข้ารหัส ความลับ การหมุนเวียนคีย์ และหลักสิทธิ์เท่าที่จำเป็น
- จัดทำแนวทางการกำกับดูแลสำหรับการจัดทำแค็ตตาล็อก สายธารข้อมูล การจัดประเภท การเก็บรักษา การตรวจสอบได้ และการใช้ข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ
- นำระบบตรวจติดตาม การบันทึกล็อก การแจ้งเตือน การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล และแดชบอร์ดการดำเนินงานมาใช้
- เพิ่มความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และความคุ้มค่าด้านต้นทุนของแพลตฟอร์มผ่านระบบอัตโนมัติและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
- เป็นผู้นำหรือช่วยเหลือด้านการตอบสนองต่อเหตุการณ์ การกู้คืนบริการ การวิเคราะห์สาเหตุราก และการทบทวนหลังเกิดเหตุการณ์
- กำหนดและสนับสนุน SLA, SLO, เป้าหมายความใหม่ของข้อมูล วัตถุประสงค์การกู้คืน และแนวทางงบประมาณข้อผิดพลาด
- สร้างการทดสอบอัตโนมัติระดับยูนิต การผสานรวม คุณภาพข้อมูล รีเกรสชัน และตั้งแต่ต้นจนจบ
- ทำงานร่วมกับสถาปนิก ทีมแอปพลิเคชัน ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์และ AI พันธมิตรด้านความปลอดภัย เจ้าของผลิตภัณฑ์ และทีมเทคโนโลยีทั่วโลก
- มีส่วนร่วมในสปรินต์สองสัปดาห์ การปรับปรุงแบ็กล็อก การประเมิน การวางแผนส่งมอบ การสาธิต และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
- ดูแลไดอะแกรมสถาปัตยกรรม บันทึกโฟลว์ข้อมูล เอกสาร API และอินเทอร์เฟซ คู่มือปฏิบัติการ คู่มือเริ่มต้นใช้งาน ไฟล์ README และเอกสารความพร้อมสำหรับการใช้งานจริง
คุณสมบัติ
- วุฒิปริญญาตรีด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรม ระบบสารสนเทศ วิศวกรรมข้อมูล หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง หรือมีประสบการณ์ภาคปฏิบัติเทียบเท่า
- มีประสบการณ์ทำงานอย่างน้อยสามปีด้านวิศวกรรมข้อมูล วิศวกรรมแพลตฟอร์มคลาวด์ DevOps วิศวกรรมซอฟต์แวร์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
- มีประสบการณ์ที่พิสูจน์ได้ในการส่งมอบโซลูชันข้อมูลระดับใช้งานจริง
- มีประสบการณ์จริงในการออกแบบและสนับสนุนไปป์ไลน์ข้อมูลและเวิร์กโหลด ETL/ELT โดยควรมีประสบการณ์กับ Oracle หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ระดับองค์กรอื่น
- มีทักษะ Python ที่แข็งแกร่งสำหรับระบบอัตโนมัติ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา วิศวกรรมข้อมูล และการประมวลผล PySpark
- มีประสบการณ์กับ SQL การสร้างแบบจำลองเชิงสัมพันธ์ การออกแบบสคีมา การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรี และการกระทบยอดข้อมูล
- มีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มคลาวด์หลักอย่างน้อยหนึ่งแพลตฟอร์ม โดยควรเป็น Azure หรือ Google Cloud Platform
- มีประสบการณ์สร้างโครงสร้างพื้นฐานเป็นโค้ดด้วย Terraform รวมถึงโมดูลที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ สถานะระยะไกล และการกำหนดค่าตามสภาพแวดล้อม
- มีประสบการณ์ใช้ Git กลยุทธ์การแตกแขนง พูลรีเควสต์ การรีวิวโค้ด และเวิร์กโฟลว์ CI/CD อัตโนมัติ
- มีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์หรือเลคเฮาส์ เช่น Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse หรือเทคโนโลยีเทียบเท่า
- มีความรู้ด้านเครือข่ายคลาวด์ การจัดการตัวตนและสิทธิ์การเข้าถึง การเข้ารหัส การจัดการความลับ และการผสานรวมบริการระหว่างกันอย่างปลอดภัย
- มีประสบการณ์นำระบบตรวจติดตาม การบันทึกล็อก การแจ้งเตือน แดชบอร์ดการดำเนินงาน และการควบคุมคุณภาพข้อมูลมาใช้
- มีความสามารถสูงด้านการแก้ไขปัญหา การวิเคราะห์ การสื่อสาร และการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ย้ายฐานข้อมูล Oracle งาน ETL สโตร์ดโปรซีเยอร์ หรือคลังข้อมูลไปยังบริการคลาวด์
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ลงมือปฏิบัติกับ Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow และ Asset Bundles
- พิจารณาเป็นพิเศษ: คุ้นเคยกับบริการ Azure เช่น ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, เครือข่าย Azure และ Azure DevOps หรือ GitHub Actions
- พิจารณาเป็นพิเศษ: คุ้นเคยกับบริการ Google Cloud เช่น Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM และเครือข่าย VPC
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ประมวลผลแบบสตรีมมิงและขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์โดยใช้ Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub หรือเทคโนโลยีเทียบเท่า
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์กับ Kubernetes, Azure Container Apps, GKE หรือรันไทม์แบบคอนเทนเนอร์อื่น
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์กับ Datadog หรือแพลตฟอร์มสังเกตการณ์อื่น
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์กับ MLflow ไปป์ไลน์โมเดลหรือฟีเจอร์ การติดตามการทดลอง และการตรวจติดตามการใช้งานจริงสำหรับเวิร์กโหลด AI/ML
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์กับ HashiCorp Vault หรือเครื่องมือจัดการความลับระดับองค์กรที่เทียบเท่า
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ในสภาพแวดล้อมที่มีการกำกับดูแล มีความอ่อนไหวด้านความปลอดภัย หรือมีขนาดระดับองค์กร
- พิจารณาเป็นพิเศษ: มีประสบการณ์ด้านการทบทวนความพร้อมสำหรับการใช้งานจริง การจัดการเหตุการณ์ การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ และแนวทางด้านความน่าเชื่อถือของบริการ
- ต้องไม่จำเป็นต้องได้รับการสนับสนุนด้านการย้ายถิ่นฐานจาก GM ในปัจจุบันหรืออนาคต
สวัสดิการ
- รูปแบบการทำงานแบบไฮบริด
- งานที่เกี่ยวข้องกับแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ การวิเคราะห์ ปัญญาประดิษฐ์ และการปรับปรุงองค์กรให้ทันสมัย
- สถานที่ทำงานที่เปิดกว้างและให้ทุกคนมีส่วนร่วม โดยมุ่งเน้นความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งและการพัฒนาวิชาชีพ
- มีข้อมูลเกี่ยวกับการประเมินที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งและ/หรือการคัดกรองก่อนการจ้างงาน
- มีการสนับสนุนการจัดสิ่งอำนวยความสะดวกที่เหมาะสมสำหรับผู้สมัครที่มีความพิการ