General Motors, araç mühendisliği, üretim, taşımacılık ve bilgi teknolojileri alanlarında faaliyet gösteren küresel bir otomotiv ve imalat şirketidir. 1908 yılında kurulan GM, sıfır kaza, sıfır emisyon ve sıfır trafik sıkışıklığı vizyonunu sürdürürken mobiliteyi geliştirmeyi amaçlayan teknolojiler geliştirir. Şirketin uluslararası faaliyetleri; inovasyona, sürdürülebilir ulaşıma ve otomotiv sektörünün geleceğine odaklanan geniş ve disiplinler arası ekipleri bir araya getirir.
Kıdemli DevOps Yazılım Mühendisi – VCU/CCU Bilgi-Eğlence Sistemleri (Hibrit)
General Motors’un yeni nesil VCU/CCU bilgi-eğlence sistemleri için DevOps, CI/CD ve platform mühendisliğine liderlik edin. Austin veya Mountain View merkezli hibrit pozisyon.
Açıklama
- VCU/CCU bilgi-eğlence sistemlerine hizmet veren DevOps, CI/CD ve derleme platformları için teknik yönü ve mimariyi belirleyin
- Gömülü Linux Yocto derlemeleri için orkestrasyon, otomatik test, yapıt yönetimi ve sürümleri kapsayan ölçeklenebilir CI/CD işlem hatları oluşturun ve optimize edin
- Dağıtık derleme sistemleri, önbellekleme ve altyapı iyileştirmeleriyle derleme hızını ve güvenilirliğini artırın
- Dallanma, sürüm oluşturma, yapıtların ilerletilmesi, kalite kapıları ve uyumluluk doğrulaması yoluyla sürüm yönetimini otomatikleştirin
- Manuel çalışmayı azaltan ve teslimatı hızlandıran self servis platformlar, mühendislik araçları ve panolar geliştirin
- GitHub otomasyonu, çekme isteği kontrolleri, duman testleri ve daha hızlı geri bildirim döngüleriyle geliştirici üretkenliğini artırın
- Metrikler, günlükler, panolar, uyarılar, olay müdahalesi ve kök neden analiziyle uçtan uca gözlemlenebilirlik uygulayın
- Derleme hatalarını öngörmek, testleri akıllıca seçmek, kaynakları optimize etmek, anormallikleri tespit etmek ve olayları önlemek için yapay zekâ ve makine öğrenmesinden yararlanın
- Mimari incelemeleri, teknik kararları ve ödünleşim iletişimini kapsayacak şekilde, ilk fikirden üretime kadar işlevler arası programlara liderlik edin
- DVE mühendislerine CI/CD uygulamaları, derleme mühendisliği ve altyapı tasarım kalıpları konusunda koçluk yapın
- Kod incelemeleri, tasarım mentorluğu, süreç iyileştirmeleri, işe alım ve ekip geliştirme yoluyla mühendislik uygulamalarını ilerletin
- Yazılım teslimatını modernleştirmek için mühendislik, sürüm, kalite, altyapı ve program ekipleriyle birlikte çalışın
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, elektrik mühendisliği veya ilgili bir alanda lisans derecesi ya da eşdeğer pratik deneyim
- Personel düzeyinde kapsamda yazılım mühendisliği, DevOps, derleme mühendisliği, platform mühendisliği veya sürüm mühendisliği alanlarında en az 10 yıl deneyim
- Birden fazla ekipte tasarımdan üretim dağıtımına kadar büyük teknik girişimlere liderlik etmiş olma geçmişi
- Ölçeklenebilir CI/CD sistemleri ve geliştirici platformları tasarlama ve işletme deneyimi
- Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI veya benzer otomasyon araçları hakkında çalışma bilgisi
- Gömülü Linux derleme sistemleri, çapraz derleme veya karmaşık platform derleme işlem hatları deneyimi
- Python, Bash, Groovy veya benzer bir dilde programlama ve betik yazma yetkinliği
- Docker, Kubernetes ve en az bir büyük bulut platformu kullanma deneyimi
- Metrikler, günlükler, izler, panolar ve uyarılar için gözlemlenebilirlik araçlarıyla uygulamalı deneyim
- API’ler, iş akışları, entegrasyonlar, otomasyon ve güvenilirlik konularında güçlü mimari muhakeme
- Mühendislerine mentorluk yapma, mimariyi şekillendirme ve matris yapılı bir organizasyonda sonuç üretme becerisi
- Tercihen otomotiv, gömülü sistemler, bilgi-eğlence, Android Automotive, Linux IVI, QNX veya ilgili alanlarda geçmiş
- Tercihen Yocto/OpenEmbedded ve ARM tabanlı gömülü platformlarla deneyim
- Tercihen dağıtık derlemeler, uzak yürütme veya büyük ölçekli derleme önbellekleme deneyimi
- Tercihen yapıt depoları, statik analiz, kod kalitesi ve güvenlik taraması hakkında bilgi
- Tercihen dahili geliştirici platformları, self servis araçlar veya mühendislik üretkenliği çözümleri geliştirme deneyimi
- Tercihen düzenlemeye tabi veya güvenliğe duyarlı ortamlarda uyumluluk, yazılım kalitesi ve sürüm uygulamalarını anlama
- Tercihen Datadog, Prometheus, Grafana, SonarQube, Artifactory veya benzer araçlarla deneyim
- Tercihen makine öğrenmesini DevOps süreçlerine uygulama deneyimi
- Tercihen yapay zekâ destekli geliştirme, LLM kod analizi veya otomatik kök neden analizi hakkında bilgi
- Tercihen MLOps ve makine öğrenmesi modellerini üretim CI/CD ortamlarında dağıtma bilgisi
- Tercihen TensorFlow, PyTorch veya scikit-learn deneyimi
Yan Haklar
- Şirket performansına, rol düzeyine ve bireysel sonuçlara bağlı teşvik ödemelerine uygunluk
- Olumlu bir motorlu taşıt raporu incelemesine tabi olarak şirket araç değerlendirme programına erişim
- Şirket politikası gerekliliklerini karşılayan adaylar için taşınma desteği
- Hibrit çalışma düzeni
- Yan haklar ve Toplam Ödüller kaynakları
- Makul iş yeri düzenlemeleri