Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Agentic Data Cloud Database Engineer, Google Cloud
Vereinigte Staaten
Chicago, Illinois, United States · Addison, Texas, United States · Austin, Texas, United States · Kirkland, Washington, United States
PythonJavaSQLPostgreSQLTerraform
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MINDESTQUALIFIKATIONEN: *
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung. *
- 8 Jahre Erfahrung mit Google Cloud Datenbanken (z. B. AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, Firestore und Bigtable). *
- Erfahrung mit RDBMS wie PostgreSQL, Oracle und SQL Server (z. B. Engines, Schema-Design und Nebenläufigkeit). *
- Erfahrung in der Anwendungsentwicklung mit Java, Python, Build-Systemen, ORMs (z. B. Hibernate) und JDBC. *
- Erfahrung mit IaC und KI, einschließlich Terraform-Provisionierung und KI- Integration über LangChain und LangGraph. *
- Erfahrung mit Performance und HA/DR (z. B. Diagnose von Ausführungsplänen, Wartezuständen, Indizierung, Connection Pooling, Replikation, automatisiertes Failover, Multi-Region-DR und Point-in-Time-Recovery).
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN: *
- Master-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik, Wirtschaft oder einem verwandten Fachgebiet. *
- Zertifizierungen: Professional Cloud Database Engineer. *
- Erfahrung mit Gemini Analytics und Observability Agents zur Diagnose von Plänen, Auflösung von Konflikten, Optimierung von Pooling und Benchmarking. *
- Erfahrung in der Verwaltung von Hybrid-/Multi-Cloud-Datenumgebungen oder der Migration zu Google Cloud. *
- Kenntnisse im KI-nativen Datenbankdesign, die RDBMS-Expertise mit Vektor- und Graph-Technologien kombinieren und Datenbanken in moderne Pipelines (z. B. Dataflow, CDC) integrieren. *
- Fähigkeit, Agentenarchitekturen (Routing, Zustandsverwaltung) zu entwerfen und Datenbanken über die MCP Toolbox für sichere Endpunkte zu integrieren.
ÜBER DIE STELLE
Das Google Cloud Consulting Professional Services Team begleitet Kunden durch die wichtigsten Momente ihrer Cloud-Reise, um Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen. Wir helfen Kunden, ihr Geschäft durch den Einsatz des globalen Netzwerks von Google, seiner Rechenzentren im Web-Maßstab und seiner Software-Infrastruktur zu transformieren und weiterzuentwickeln. Als Teil eines innovativen Teams in diesem schnell wachsenden Geschäft gestalten Sie die Zukunft von Unternehmen aller Größen mit und nutzen Technologie, um mit Kunden, Mitarbeitern und Partnern in Kontakt zu treten.
Der Agentic Data Cloud Databases Engineer begleitet Kunden bei der Konzeption, Migration und Optimierung von intelligenten, Multi-Model-Datenbankinfrastrukturen, die für das Agenten-Zeitalter entwickelt wurden. Sie arbeiten eng mit Enterprise-Kunden zusammen, um skalierbare, stets verfügbare transaktionale Datenbanken zu entwerfen, die als "Gehirn" und Echtzeit-Ausführungs-Engine für KI- Agenten dienen. Durch den Einsatz von automatisiertem Onboarding, Tests, Migration und Observability-Datenbankagenten minimieren Sie die Risiken auf dem Modernisierungs-Weg des Kunden und liefern sichere Pfade für unternehmensweite KI-Innovationen.
Google Cloud beschleunigt die Fähigkeit jeder Organisation, ihr Geschäft und ihre Branche digital zu transformieren. Wir liefern Enterprise-Lösungen, die die Spitzentechnologie von Google nutzen, sowie Tools, die Entwicklern helfen, nachhaltiger zu entwickeln. Kunden in mehr als 200 Ländern und Territorien wenden sich an Google Cloud als ihren vertrauenswürdigen Partner, um Wachstum zu ermöglichen und ihre kritischsten Geschäftsprobleme zu lösen.
Die individuelle Vergütung wird durch Faktoren bestimmt, die berufsbezogene Kenntnisse, Erfahrung und relevante Ausbildung oder Schulung umfassen.
USA: $183000 - $265000 (USD) + 20% Bonus-Ziel + Aktienoptionen + Benefits
].
VERANTWORTLICHKEITEN: *
- Entwerfen und Verwalten von einheitlichen, Multi-Model-Datenbanklösungen (einschließlich relationaler Datenbanken, Key-Value-, Graph- und Vektor-Suchmaschinen). Bereitstellen von MCP-Servern, um Datenbanken als sichere, standardisierte Schnittstellen für KI-Agenten bereitzustellen. *
- Leiten komplexer Datenbankmodernisierungen mithilfe von Migrationsagenten. Standardisieren von Quell-zu-Ziel-Übertragungen unter Verwendung von Tools wie dem Database Migration Service (DMS). *
- Umstellung des SRE-Managements von Datenbanken auf proaktives, KI-gesteuertes Management. Nutzung des Gemini-gestützten Datenbankzentrums und des Datenbank-Observability-Agenten, um Echtzeit-Telemetrie zu verarbeiten, Workload- Simulationen zu automatisieren, Ursachenanalysen durchzuführen und Korrekturen anzuwenden. *
- Implementieren von QueryData APIs und datenbankspezifischen Kontexten, um konversationelle Analyseerlebnisse zu schaffen, die natürliche Sprachabfragen in SQL mit hoher Genauigkeit übersetzen. *
- Festlegen von Sicherheitsprotokollen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollrichtlinien (IAM) im Einklang mit Branchenvorschriften und Google Cloud Best Practices.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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