职位概述：
作为一名 GCP 数据工程师，您将通过提供世界级解决方案的强大交付，推动我们客户的技术创新。这包括集成原生 GCP 服务和第三方技术，以构建可扩展的数据仓库、数据湖和分析平台。您将负责在 GCP 上架构企业数据解决方案的转型和现代化，集成原生 GCP 服务和第三方数据技术。您将与实施团队合作，管理从数据摄取到复杂客户环境中的可视化的一切。我们正在寻找在这些领域具备广泛技术技能的候选人，并能够展示在 GCP 云上以适当的 GCP 和第三方技术组合设计正确解决方案的能力。
主要职责：
• 领导团队设计、开发和部署高性能数据分析解决方案。
• 提供从概念到运营的技术专业知识，确保大规模数据解决方案的成功部署。
• 在 GCP 中构建安全可靠的数据中心服务。
• 为复杂环境实施端到端的数据分析，包括数据摄取、转换和可视化。
• 为客户提供大数据和分析策略的思想领导。
• 支持数据迁移和转型项目，利用 Google AutoML 增强管道智能。
所需经验：
• 数据平台架构：3 年以上 GCP 数据工程、摄取和整理的经验。
• 数据建模与优化：3 年以上使用 BigQuery 和 BigTable 在 GCP 上设计数据模型的经验。
• Vertex AI：1 年以上构建和管理机器学习模型的经验。
• GenAI 的 MLOps：1 年以上实施 GenAI 模型部署的 MLOps 经验。
资格：
• 在 GCP 上进行大规模架构、解决方案设计和数据仓库、数据湖及分析平台的运营化方面拥有丰富经验至关重要。
• 深厚的 GCP 服务知识，至少在云平台上有 5 年经验，并在 GCP 数据服务（如 Spark、DataProc、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub）方面有 2 年以上的深入经验。
• 在 GCP 上重新架构数据仓库、使用 Java 和 Python 设计和构建生产数据管道方面有 3 年以上的经验。
• 拥有 GCP 数据湖和摄取解决方案的实践经验。
• 具备元数据管理、Hadoop/NoSQL、性能工程以及 Trifacta 或 Paxata 等自助数据准备工具的经验。
• 拥有学士学位或同等工作经验。
• 必须持有谷歌认证专业数据工程师证书或谷歌专业机器学习工程师证书。
目前我们无法与第三方机构合作。通过未经批准的机构提交的简历将被自动拒绝。 
纽约