General Motors — глобальна автомобільна та промислова компанія, що працює у сферах проєктування автомобілів, виробництва, транспорту й інформаційних технологій. Заснована у 1908 році, GM розробляє технології для розвитку мобільності та прагне втілити своє бачення світу без аварій, викидів і заторів. Міжнародна діяльність компанії об’єднує великі міждисциплінарні команди, зосереджені на інноваціях, сталому транспорті та майбутньому автомобільної галузі.
Інженер з інженерії даних, хмарної міграції та платформ — General Motors (гібридний формат)
Модернізуйте робочі навантаження General Motors на Oracle за допомогою хмарної міграції та платформної інженерії. Створюйте безпечні, керовані платформи даних, конвеєри, автоматизацію інфраструктури й надійні операційні практики.
Канада97 800 $ – 146 600 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьСередній рівеньСтарший спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаХмарний інженерОпис
- Оцінюйте архітектури на базі Oracle, робочі навантаження, залежності, інтерфейси, потоки даних і операційні процеси для планування та виконання міграцій.
- Створюйте масштабовані пакетні конвеєри та конвеєри майже реального часу для приймання, перетворення, перевірки, узгодження й публікації даних.
- Розробляйте підходи до міграції даних, схем, ETL/ELT-навантажень, збережених процедур, інтерфейсів і наступних споживачів.
- Створюйте й експлуатуйте можливості хмарних платформ даних в Azure, Google Cloud Platform і мультихмарних середовищах.
- Застосовуйте Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow та Asset Bundles, коли це доречно.
- Створюйте повторно використовуваний код інфраструктури Terraform для хмарних ресурсів, мереж, платформ даних і Databricks.
- Проєктуйте CI/CD-процеси та автоматизуйте розгортання і просування середовищ розробки, тестування, підготовки та промислової експлуатації.
- Застосовуйте засоби захисту даних, зокрема керування ідентифікацією та доступом, шифрування, секрети, ротацію ключів і принцип найменших привілеїв.
- Впроваджуйте практики керування даними для каталогізації, відстеження походження, класифікації, зберігання, аудиту та відповідального використання даних.
- Впроваджуйте моніторинг, журналювання, сповіщення, перевірки якості даних та операційні панелі.
- Підвищуйте надійність, масштабованість, продуктивність і економічність платформ завдяки автоматизації та постійній оптимізації.
- Керуйте реагуванням на інциденти або допомагайте в ньому, відновлюйте сервіси, аналізуйте першопричини та проводьте розбори після інцидентів.
- Визначайте й підтримуйте SLA, SLO, цільові показники свіжості даних, цілі відновлення та практики бюджету помилок.
- Створюйте автоматизовані модульні, інтеграційні, якісні, регресійні та наскрізні тести.
- Працюйте з архітекторами, командами застосунків, фахівцями з аналітики та ШІ, партнерами з безпеки, власниками продуктів і глобальними технологічними командами.
- Беріть участь у двотижневих спринтах, уточненні беклогу, оцінюванні, плануванні постачання, демонстраціях і безперервному вдосконаленні.
- Підтримуйте архітектурні діаграми, записи потоків даних, документацію API та інтерфейсів, інструкції з експлуатації, посібники з адаптації, файли README і матеріали готовності до промислової експлуатації.
Вимоги
- Вища освіта в галузі комп’ютерних наук, інженерії, інформаційних систем, інженерії даних або суміжній галузі чи еквівалентний практичний досвід.
- Щонайменше три роки професійного досвіду в інженерії даних, інженерії хмарних платформ, DevOps, розробленні програмного забезпечення або суміжній дисципліні.
- Підтверджений досвід створення промислових рішень для роботи з даними.
- Практичний досвід проєктування та підтримки конвеєрів даних і ETL/ELT-навантажень, бажано з Oracle або іншою корпоративною реляційною базою даних.
- Впевнене володіння Python для автоматизації, інструментів розробника, інженерії даних і обробки PySpark.
- Досвід роботи з SQL, реляційним моделюванням, проєктуванням схем, оптимізацією запитів і узгодженням даних.
- Досвід роботи щонайменше з однією провідною хмарною платформою, бажано Azure або Google Cloud Platform.
- Досвід створення інфраструктури як коду за допомогою Terraform, зокрема повторно використовуваних модулів, віддаленого стану та конфігурації для окремих середовищ.
- Досвід використання Git, стратегій розгалуження, запитів на злиття, перевірки коду та автоматизованих CI/CD-процесів.
- Досвід роботи з хмарною платформою даних або lakehouse, такою як Databricks, Delta Lake, BigQuery, Synapse чи еквівалентною технологією.
- Знання хмарних мереж, керування ідентифікацією та доступом, шифрування, керування секретами та безпечної інтеграції сервісів між собою.
- Досвід упровадження моніторингу, журналювання, сповіщень, операційних панелей і засобів контролю якості даних.
- Сильні навички усунення несправностей, аналітики, комунікації та міжфункціональної співпраці.
- Бажано: досвід міграції баз даних Oracle, ETL-завдань, збережених процедур або сховищ даних до хмарних сервісів.
- Бажано: практичний досвід роботи з Databricks Workflows, Unity Catalog, Delta Lake, MLflow та Asset Bundles.
- Бажано: знайомство із сервісами Azure, такими як ADLS Gen2, Key Vault, Entra ID, AKS, Azure networking і Azure DevOps або GitHub Actions.
- Бажано: знайомство із сервісами Google Cloud, такими як Cloud Storage, BigQuery, Dataproc, GKE, Pub/Sub, Secret Manager, Cloud IAM і VPC networking.
- Бажано: досвід потокової та подієвої обробки з використанням Apache Kafka, Apache Pulsar, Pub/Sub або еквівалентних технологій.
- Бажано: досвід роботи з Kubernetes, Azure Container Apps, GKE або іншими контейнеризованими середовищами виконання.
- Бажано: досвід роботи з Datadog або іншою платформою спостережуваності.
- Бажано: досвід роботи з MLflow, конвеєрами моделей або ознак, відстеженням експериментів і промисловим моніторингом навантажень ШІ/ML.
- Бажано: досвід роботи з HashiCorp Vault або порівнюваними корпоративними інструментами керування секретами.
- Бажано: досвід роботи в регульованих, чутливих до безпеки або великомасштабних корпоративних середовищах.
- Бажано: досвід перевірок готовності до експлуатації, керування інцидентами, постмортемів і практик надійності сервісів.
- Кандидат не повинен потребувати імміграційного спонсорства GM зараз або в майбутньому.
Переваги
- Гібридний формат роботи.
- Робота з хмарними платформами даних, аналітикою, штучним інтелектом і модернізацією корпоративних систем.
- Інклюзивне робоче середовище, орієнтоване на відчуття приналежності та професійний розвиток.
- Надається інформація про оцінювання, пов’язані з посадою, та/або перевірку перед працевлаштуванням.
- Доступна підтримка щодо адаптації умов для кандидатів з інвалідністю.