General Motors ایک عالمی آٹوموٹیو اور مینوفیکچرنگ کمپنی ہے جو گاڑیوں کی انجینئرنگ، پیداوار، نقل و حمل اور انفارمیشن ٹیکنالوجی کے شعبوں میں کام کرتی ہے۔ 1908 میں قائم ہونے والی GM ایسی ٹیکنالوجیز تیار کرتی ہے جن کا مقصد نقل و حرکت کو آگے بڑھانا ہے، جبکہ کمپنی کا وژن صفر حادثات، صفر اخراج اور صفر ٹریفک جام حاصل کرنا ہے۔ اس کے بین الاقوامی آپریشنز میں جدت، پائیدار نقل و حمل اور آٹوموٹیو صنعت کے مستقبل پر توجہ مرکوز کرنے والی بڑی، کثیر شعبہ جاتی ٹیمیں شامل ہیں۔
سینئر مینیجر، موٹرسپورٹس ڈیٹا انجینئرنگ
جنرل موٹرز کے موٹرسپورٹس ڈیٹا انفراسٹرکچر، تجزیات اور AI/ML پلیٹ فارمز کی قیادت کریں۔ ٹیلی میٹری اور ریس کے ڈیٹا کو انجینئروں اور حکمتِ عملی سازوں کے لیے کارآمد ٹولز میں بدلیں۔
تفصیل
- موٹرسپورٹس ڈیٹا انفراسٹرکچر اور ڈیٹا سائنس میں مینیجرز اور ٹیموں کی قیادت کریں۔
- ڈیٹا انجینئرنگ، سافٹ ویئر اور ڈیٹا سائنس کو مشترکہ روڈمیپ اور آپریٹنگ ماڈل کے تحت یکجا کریں۔
- پائپ لائنز اور پلیٹ فارمز ڈیزائن کریں، ML اور جنریٹو AI حل کے پروٹوٹائپ بنائیں، کوڈ کا جائزہ لیں، اور ریس ویک اینڈ کے دوران اہم مسائل حل کریں۔
- ڈیٹا کے حصول، اسٹریمنگ، لیک ہاؤس آرکیٹیکچر، گورننس اور AI/ML کی سہولت کے لیے موٹرسپورٹس ڈیٹا پلیٹ فارم کا روڈمیپ طے کریں۔
- ٹیلی میٹری، ٹائمنگ اور اسکورنگ، اور ٹریک سائیڈ ڈیٹا پر کارروائی کرنے والی ریئل ٹائم اور بیچ پائپ لائنز کو مربوط کریں۔
- MLflow پر مبنی MLOps کے ذریعے ریس پروگرامز میں ML ماڈلز کو پروڈکشن میں لائیں۔
- AI کوڈنگ ٹولز، اسسٹنٹ پلیٹ فارمز اور سافٹ ویئر ڈیولپمنٹ کے مضبوط طریقوں کا استعمال بڑھائیں۔
- CI/CD، Terraform، خودکار ٹیسٹنگ، ڈیٹا کوالٹی، آبزرویبلٹی اور SLOs کے لیے انجینئرنگ کے معیارات قائم کریں۔
- رسائی کے کنٹرول اور دانشورانہ املاک کے تحفظ کے ذریعے مقابلے سے متعلق حساس ڈیٹا محفوظ رکھیں۔
- Azure اور Databricks کے اخراجات اور گنجائش، نیز وینڈرز اور شراکت داروں سے تعلقات کی نگرانی کریں۔
- موٹرسپورٹس اور جنرل موٹرز کے سینئر رہنماؤں کے ساتھ حکمتِ عملی، پیش رفت اور ترجیحات کے سمجھوتوں پر بات کریں۔
- صارفین کے لیے فیچرز فراہم کرنے کے لیے Competition Engineering، Vehicle Performance، Race Strategy اور تکنیکی شراکت داروں کے ساتھ کام کریں۔
تقاضے
- کمپیوٹر سائنس، انجینئرنگ، ڈیٹا سائنس یا متعلقہ شعبے میں بیچلر ڈگری۔
- ڈیٹا انجینئرنگ، سافٹ ویئر انجینئرنگ یا ڈیٹا سائنس میں کم از کم 10 سال کا تجربہ، جس میں پروڈکشن ڈسٹری بیوٹڈ ڈیٹا پلیٹ فارمز کی فراہمی شامل ہو۔
- انجینئرنگ یا ڈیٹا سائنس ٹیموں کی قیادت کا کم از کم 5 سالہ تجربہ، بشمول مینیجرز کا انتظام، اور تکنیکی کام میں خود بھی شامل رہنا۔
- Azure Databricks کا اعلیٰ درجے کا علم، بشمول Spark، Delta Lake، Unity Catalog، Workflows اور DLT۔
- ADLS، Event Hubs، AKS اور Key Vault جیسی Azure ڈیٹا سروسز میں مہارت۔
- فیچر انجینئرنگ، ماڈل لائف سائیکل، MLOps اور مانیٹرنگ سمیت ML اور AI کو پروڈکشن میں لانے کی ثابت شدہ کامیابی۔
- ریئل ٹائم اسٹریمنگ اور ہائی فریکوئنسی ٹائم سیریز ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کا تجربہ۔
- Python اور SQL میں مضبوط مہارت۔
- CI/CD، Git اور انفراسٹرکچر بطور کوڈ کا تجربہ۔
- سخت ڈیڈ لائنز کے تحت کام مکمل کرنے اور پیچیدہ موضوعات انجینئرنگ اور ایگزیکٹو سامعین کو سمجھانے کی صلاحیت۔
- GM اس عہدے کے لیے امیگریشن اسپانسرشپ فراہم نہیں کرتا؛ امیدواروں کو اب یا مستقبل میں GM کی اسپانسرشپ درکار نہیں ہونی چاہیے۔
- ترجیحی: سافٹ ویئر یا ڈیٹا انجینئرنگ اور ڈیٹا سائنس، دونوں شعبوں میں قیادت کا تجربہ۔
- ترجیحی: موٹرسپورٹس، آٹوموٹیو یا ہائی پرفارمنس انجینئرنگ ڈیٹا کا پس منظر۔
- ترجیحی: Mosaic AI، Vector Search، Feature Store، Model Serving اور Genie جیسی Databricks AI خصوصیات سے واقفیت۔
- ترجیحی: RAG، ایجنٹس اور ایویلیوایشن سمیت جنریٹو AI یا LLM ایپلی کیشنز بنانے کا تجربہ۔
- ترجیحی: کم لیٹنسی یا محدود بینڈوڈتھ کے لیے تیار کردہ کلاؤڈ آرکیٹیکچرز کا تجربہ۔
- ترجیحی: نئے پروگرام شروع کرنے یا ٹیموں کو تیزی سے بڑھانے کا تجربہ۔
مراعات
- کمپنی کی پالیسی کے معیار پر پورا اترنے والے امیدواروں کے لیے منتقلی کی معاونت دستیاب ہو سکتی ہے۔
- کام اور گھر پر ملازمین کی فلاح و بہبود میں مدد کے لیے پروگرامز اور وسائل موجود ہیں۔
- معذوری رکھنے والے درخواست دہندگان کے لیے مناسب سہولیات دستیاب ہیں۔