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Data Engineer - Adobe Experience Platform
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Warum GMF Technology?
Innovation ist bei GM Financial nicht nur ein Schlagwort, sondern unsere Arbeitsweise. Von generativer KI und Cloud-nativen Technologien bis hin zu Peer-to-Peer-Lernen und Hackathons entwickeln unsere Tech-Teams reale Lösungen, die etwas bewirken. Wir engagieren uns für die KI-gestützte Transformation und nutzen fortschrittliche machine learning und Automatisierung, um unsere Kundeninteraktionen neu zu gestalten und unsere Betriebsabläufe zu modernisieren, wodurch GM Financial als führendes Unternehmen für digitale Innovationen in einer dynamischen Branche positioniert wird.
Schließen Sie sich uns an und entdecken Sie einen Arbeitsplatz, an dem Ihre Ideen zählen, Ihre Entwicklung Priorität hat und Sie wirklich globale Auswirkungen erzielen können.
Qualifikationen
Wir können für diese Position weder jetzt noch in Zukunft eine Visumsbürgschaft anbieten.
Was macht Sie zu einem idealen Kandidaten?
- Erfahrung mit Adobe-Lösungen (idealerweise Adobe Experience Platform, XDM, RTCDP DTM/Launch) und REST APIs
- Digitale Technologielösungen (DMPs, CDPs, Tag Management Platforms, Cross-Device Tracking, SDKs, etc.). Kenntnisse der Real Time-CDP und Journey Analytics Lösung
- Erfahrung mit SQL: Daten abfragen und Einblicke ableiten
- Praktische Kenntnisse der agilen Entwicklung / SAFe, Scrum und Application Lifecycle Management.
- Erfahrung mit der Erfassung verschiedener Quelldatenformate wie JSON, Parquet, SequenceFile, Cloud-Datenbanken, MQ, relationale Datenbanken wie Oracle.
- Erfahrung mit Cloud-Technologien (wie Azure, AWS, GCP) und nativen Toolsets.
- Verständnis von Cloud-Computing-Technologien, Geschäftstreibern und aufkommenden Computing-Trends.
- Gründliches Verständnis von Hybrid Cloud Computing: Virtualisierungstechnologien, Infrastructure as a Service, Platform as a Service und Software as a Service Cloud-Bereitstellungsmodelle und die aktuelle Wettbewerbslandschaft.
- Praktische Kenntnisse von Object Storage-Technologien, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Data Lake Storage Gen2, S3, Minio, Ceph, ADLS usw.
- Starke Kenntnisse von Quellcodeverwaltungssystemen; Build-Systemen (Maven, Gradle, Webpack); Code-Qualität (Sonar); Artifact Repository Managern (Artifactory), Continuous Integration/Continuous Deployment (Azure DevOps).
- Erfahrung mit der Verarbeitung großer Datensätze unter Verwendung von Hadoop, HDFS, Spark, Kafka, Flume oder ähnlichen verteilten Systemen.
- Erfahrung mit NoSQL Datenspeichern wie CosmosDB, MongoDB, Cassandra, Redis, Riak oder anderen Technologien, die NoSQL mit Suche einbetten, wie MarkLogic oder Lily Enterprise.
- Erstellung und Wartung von ETL-Prozessen
- Kenntnisse der Best Practices in der IT-Governance und Datenschutzkonformität
- Behebung komplexer Probleme und Zusammenarbeit mit Teams zur Erfüllung von Verpflichtungen.
- Ausgezeichnete Computerkenntnisse und Kompetenz in der digitalen Datenerfassung.
- Fähigkeit zur Arbeit in einem agilen / Scrum Teamumfeld
- Starke zwischenmenschliche, verbale und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Verständnis von Big-Data-Plattformen und -Architekturen, Data-Stream-Processing-Pipelines/-Plattformen, Data Lakes und Data Lake Houses
- Verständnis von Cloud-Lösungen wie Google Cloud Platform, Microsoft Azure & Amazon AWS Cloud-Architektur & Services
- Verständnis von DSGVO, Datenschutz & Sicherheitsthemen
- Stark in der Anwendung von Microsoft Office-Software, Datenabfrageplattformen (Databricks ist ein Plus) und statistischen Programmierwerkzeugen wie Python
Ausbildung & Berufserfahrung
- High School Diploma oder gleichwertiger Abschluss erforderlich
- Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung erforderlich
- 2-4 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering erforderlich
Zusätzliche Kenntnisse und Fähigkeiten
Effektives Arbeiten in einer KI-gestützten Umgebung:
- Fähigkeit zur Nutzung von KI-Tools (z. B. Microsoft Copilot) zur Unterstützung der täglichen Arbeit
- Fähigkeiten zur Bewertung von KI-Ergebnissen auf Genauigkeit, Compliance und Bias
- Erfahrung in der Integration von KI in Arbeitsabläufe zur Verbesserung der Effizienz oder der Erkenntnisse
- Vertrautheit mit KI-gestützter Recherche, Zusammenfassung und Inhaltserstellung
- Verständnis der verantwortungsvollen Nutzung von KI, einschließlich Ethik und Datenschutz
Diese Stelle wird bis zur Besetzung ausgeschrieben.
HINWEIS: Wir können keine Kandidaten berücksichtigen, die für diese Position eine Visumsbürgschaft benötigen.
Diese Position ist nicht für Agentureinsendungen offen.
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Aufgaben
Über die Rolle
Wir erweitern unsere Bemühungen im Bereich komplementärer Datentechnologien zur Entscheidungsunterstützung bei der Erfassung und Verarbeitung großer Datensätze, einschließlich Daten, die üblicherweise als semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten bezeichnet werden. Unser Interesse gilt der Ermöglichung von Data Science und suchbasierten Anwendungen auf großen und latenten Datensätzen sowohl im Batch- als auch im Streaming-Kontext für die Verarbeitung. Zu diesem Zweck wird diese Rolle mit Teamkollegen zusammenarbeiten, um Technologien zur Erstellung von Datensätzen mithilfe einer Kombination aus Batch- und Streaming-Transformationsprozessen zu erforschen und einzusetzen. Diese Datensätze unterstützen sowohl Offline- als auch Inline- machine learning-Training und Modellausführung. Andere Datensätze unterstützen suchmaschinenbasierte Analysen. Die Erforschung und der Einsatz von Technologien umfassen die Identifizierung von Geschäftsmöglichkeiten, die Zusammenarbeit bei der Auswahl von Data-Solution-Software und die Mitwirkung bei der Ermittlung von Hardwareanforderungen auf Basis von Geschäftsanforderungen. Die Verantwortung umfasst auch das Codieren, Testen und Dokumentieren neuer oder modifizierter skalierbarer analytischer Datensysteme, einschließlich der Automatisierung für Bereitstellung und Überwachung. Diese Rolle nimmt zusammen mit Teamkollegen an der Entwicklung von Lösungen in einem End-to-End-Framework für eine Gruppe von Kern-Datentechnologien teil.
In dieser Rolle werden Sie:
- Zur Evaluierung, Forschung und Experimentierung mit Batch- und Streaming-Data-Engineering-Technologien in einem Labor beitragen, um mit der Brancheninnovation Schritt zu halten
- Mit Data-Engineering-Gruppen zusammenarbeiten, um über die Fähigkeiten neuer Technologien zu informieren und diese zu präsentieren und die Einführung dieser neuen Technologien und zugehörigen Techniken zu ermöglichen
- Zur Definition und Verfeinerung von Prozessen und Verfahren für die Data-Engineering-Praxis beitragen
- Eng mit Data Scientists, Datenarchitekten, ETL-Entwicklern, anderen IT-Kollegen und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um Daten aus externen Quellen, internen Systemen und dem Data Warehouse zu identifizieren, zu erfassen, zu sammeln und zu formatieren, um interessante Merkmale zu extrahieren
- Data-Engineering-Prozesse und zugehörige Automatisierung codieren, testen, bereitstellen, überwachen, dokumentieren und Fehler beheben
Bevorzugte KI-Kenntnisse
- Erfahrung mit KI-gestützter Softwareentwicklung oder Automatisierung
- Kenntnisse von Prompting-Techniken zur Verbesserung der Ausgabequalität
- Bewusstsein für aufkommende GenAI-Funktionen und -Grenzen
Was wir bieten: Großzügiges Leistungspaket ab dem ersten Tag, einschließlich: 401K Matching, Elternurlaub für neue Eltern (12 Wochen, 100% bezahlt), Studiengebührenunterstützung, Schulungen, GM-Mitarbeiterrabatt für Autos, Bezahlung für gemeinnützige Arbeit und neun Feiertage.
Vergütung: Wettbewerbsfähige Bezahlung und Bonusberechtigung.
Work-Life-Balance: Flexibles hybrides Arbeitsumfeld, 2 Tage pro Woche in unserem Büro in Las Colinas/Irving, TX.
Unsere Kultur: Unsere Teammitglieder definieren und gestalten unsere Kultur – ein Umfeld, das innovative Ideen willkommen heißt, Integrität fördert und ein Gefühl der Gemeinschaft und Zugehörigkeit schafft. Hier arbeiten wir nicht nur – wir gedeihen.
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