Scout Motors Inc.
Scout Motors Inc.
201 – 500 Nhân viên
Ô tôSản xuấtVận tải
Scout Motors Inc. là nhà sản xuất ô tô của Mỹ đang phát triển thế hệ xe địa hình mới lấy cảm hứng từ di sản Scout nguyên bản. Dòng sản phẩm của công ty gồm mẫu SUV Scout Traveler và xe bán tải Scout Terra, kết hợp công nghệ hiện đại với thiết kế bền bỉ cùng khả năng vận hành địa hình. Các mẫu xe được phát triển tại Detroit và dự kiến sản xuất ở South Carolina, với Volkswagen Group cung cấp chuyên môn kỹ thuật. Scout Motors đang hướng tới việc bắt đầu sản xuất vào năm 2027, đồng thời định hình những phương tiện bền chắc, tập trung vào tinh thần phiêu lưu dành cho các tài xế coi trọng khám phá và tính tiện dụng.

Kỹ sư DataOps cấp cao

Xây dựng nền tảng dữ liệu Databricks và AWS phục vụ xe bán tải và SUV chạy điện của Scout Motors. Thiết kế quy trình dữ liệu, hạ tầng, bảng điều khiển BI và mô hình học máy.

Mô tả

  • Hỗ trợ thiết kế, tự động hóa, duy trì và vận hành các nền tảng dữ liệu đám mây doanh nghiệp được xây dựng bằng Databricks, AWS và hạ tầng dưới dạng mã.
  • Dẫn dắt việc thiết kế, phát triển, tối ưu hóa và vận hành các quy trình ETL và ELT doanh nghiệp trên Databricks.
  • Xây dựng và duy trì các quy trình xử lý theo lô và luồng có khả năng mở rộng bằng PySpark, Spark SQL, Delta Lake và Databricks Workflows.
  • Cấu hình và tối ưu hóa các cụm Databricks về hiệu năng, khả năng mở rộng, độ tin cậy và hiệu quả chi phí.
  • Phối hợp với các nhóm phát triển phần mềm và hệ thống để tạo giải pháp tích hợp dữ liệu.
  • Thiết kế và xây dựng mô hình dữ liệu bằng Lucid, Talend, Erwin và MySQL Workbench.
  • Xác định và cải thiện mô hình dữ liệu doanh nghiệp.
  • Đánh giá các hệ thống dữ liệu ứng dụng về mức độ tuân thủ chính sách quản trị dữ liệu.
  • Xây dựng hạ tầng ETL và ELT, giải pháp tự động hóa và chuyển đổi dữ liệu bằng Python.
  • Tạo bảng điều khiển BI để hiển thị xu hướng và dự báo.
  • Thiết kế và triển khai các thành phần hạ tầng dữ liệu nhằm bảo đảm tính sẵn sàng cao, độ tin cậy, khả năng mở rộng và hiệu năng.
  • Thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy.
  • Triển khai hệ thống giám sát để sớm phát hiện và xử lý các vấn đề tiềm ẩn.
  • Phối hợp với các nhóm bảo mật để đáp ứng tiêu chuẩn ngành và yêu cầu tuân thủ.
  • Phối hợp với quản lý sản phẩm, nhà phát triển và đối tác kinh doanh để cung cấp các hệ thống vững chắc, đáng tin cậy.
  • Gặp trực tiếp các đồng nghiệp tại Scout và thỉnh thoảng đi công tác dự các sự kiện của công ty.

Yêu cầu

  • Có bằng cử nhân ngành khoa học máy tính, công nghệ thông tin hoặc lĩnh vực liên quan, hoặc kinh nghiệm làm việc tương đương.
  • Có ít nhất 8 năm kinh nghiệm thực hành về kỹ thuật DataOps trong lĩnh vực sản xuất hoặc ô tô.
  • Có kinh nghiệm với kiến trúc xử lý luồng và dựa trên sự kiện.
  • Có kinh nghiệm triển khai giải pháp data lakehouse của Databricks.
  • Có kinh nghiệm với hạ tầng dưới dạng mã, bao gồm Terraform.
  • Thành thạo xây dựng quy trình dữ liệu bằng Python và SQL.
  • Có kinh nghiệm với các dịch vụ dữ liệu AWS như Glue, Kinesis và Firehose, hoặc dịch vụ tương đương.
  • Có kinh nghiệm với cơ sở dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và chuỗi thời gian.
  • Am hiểu sâu về các dịch vụ lưu trữ dữ liệu đám mây như RDS, DynamoDB, DocumentDB, MongoDB, Cassandra và InfluxDB.
  • Có vài năm kinh nghiệm với các nền tảng đám mây như AWS và Azure.
  • Có năng lực đã được chứng minh trong việc phát triển và triển khai các mô hình học máy có khả năng mở rộng.
  • Có kinh nghiệm thực hành trong thiết kế, huấn luyện và triển khai mô hình học máy.
  • Có khả năng rút ra thông tin chuyên sâu có thể hành động bằng các kỹ thuật học máy.
  • Có khả năng áp dụng thuật toán học máy để dự báo xu hướng và hỗ trợ ra quyết định.
  • Có kỹ năng giải quyết vấn đề và khắc phục sự cố tốt.
  • Có kỹ năng giao tiếp và phối hợp hiệu quả.
  • Phải từ đủ 18 tuổi trở lên.

Phúc lợi

  • Các gói bảo hiểm y tế, nha khoa, thị lực và bảo vệ thu nhập.
  • Chương trình 401(k) có khoản đóng góp đối ứng từ công ty và quyền hưởng được xác lập ngay lập tức.
  • 20 ngày nghỉ có lương theo kế hoạch được tích lũy.
  • 40 giờ nghỉ có lương không theo kế hoạch mỗi năm.
  • 14 ngày nghỉ lễ của công ty hoặc ngày nghỉ linh hoạt mỗi năm.
  • Nghỉ phép có lương tối đa 16 tuần dành cho cha mẹ ruột và cha mẹ nhận con nuôi thuộc mọi giới.
  • Nghỉ có lương khi có tang, thực hiện nghĩa vụ bồi thẩm đoàn, đi bỏ phiếu hoặc phục vụ quân đội.
  • Chế độ đãi ngộ được thiết kế để hỗ trợ sức khỏe thể chất, tinh thần và tài chính.
  • Cơ hội xây dựng sản phẩm và công ty từ những bước đầu tiên.

Việc làm liên quan

Aline

Kỹ sư Phân tích Dữ liệu từ xa, Nền tảng Dữ liệu tại Aline

Aline
201 – 500 Nhân viên
B2BChăm sóc sức khỏeSaaS

Xây dựng mô hình Snowflake và dbt cho nền tảng quản lý vòng đời cư dân tại cơ sở chăm sóc người cao tuổi của Aline. Tạo nền tảng dữ liệu được quản trị để hỗ trợ báo cáo kinh doanh và cải thiện kết quả chăm sóc bằng AI.

Mở
STN Incorporated

Kỹ sư nền tảng dữ liệu cấp cao, Horizon AI

STN Incorporated

Dẫn dắt phát triển mô hình tri thức cho đội thiết bị, ghi nhận quyết định và khả năng truy cập dữ liệu đo từ xa phục vụ hoạt động trung tâm dữ liệu tự hành của Horizon AI. Khai thác dữ liệu đội thiết bị trong môi trường sản xuất để hỗ trợ các quyết định vận hành.

Mở
Airbnb

Kỹ sư dữ liệu cấp cao, Thanh toán

Airbnb

Xây dựng các quy trình dữ liệu đáng tin cậy và mô hình phân tích cho các chương trình bảo hiểm và bảo vệ AirCover của Airbnb. Hỗ trợ xử lý yêu cầu bồi thường, đối soát tài chính, thử nghiệm, vận hành và báo cáo điều hành.

Mở
TRM Labs

Kỹ sư phần mềm cấp cao, hạ tầng dữ liệu PostgreSQL (Làm việc từ xa, Hoa Kỳ)

TRM Labs
201 – 500 Nhân viên
B2BTiền mã hóaTuân thủ

Vận hành và mở rộng các hệ thống PostgreSQL quy mô petabyte, hỗ trợ nền tảng tình báo tội phạm ứng dụng AI của TRM Labs. Cải thiện hiệu năng và độ tin cậy của cơ sở dữ liệu, tự động hóa vận hành và quản lý đường ống CDC cùng các nhóm làm việc từ xa.

Mở
Leidos

Kỹ sư và kiến trúc sư dữ liệu tại Leidos (Làm việc từ xa, Hoa Kỳ)

Leidos

Xây dựng nền tảng dữ liệu lớn cho Leidos, bao gồm các lược đồ và hệ thống ETL. Phát triển năng lực dữ liệu cho AI tạo sinh, RAG và phân tích bằng Python hoặc JavaScript.

Mở