Data Management Analyst

Stellenbeschreibung: Data Management Analyst

Aufgaben

• Erste Ebene der Datenunterstützung für Portfolio-Manager, Forscher, Trader, Ingenieure und Datenwissenschaftler
• Entwurf und Leitung des Onboarding und der Migration von verschiedenen Finanz- und Alternativdatensätzen
• Entwurf und Erstellung von ETL-Pipelines mit branchenüblichen Technologien; Definition und Optimierung von Datenmodellen, Schemata und Workflows mit Ingenieursteams
• Überwachung der Datenqualität und proaktive Identifizierung und Lösung von Datenqualitätsproblemen, die sich auf Downstream-Benutzer auswirken können; Förderung des Datenqualitätsmanagements mit Ingenieuren
• Verwaltung und Verbesserung von Sicherheitsmasterinhalten und Datenqualitätsmapping-Tools, um Datenakkuratesse und Effizienz sicherzustellen
• Überwachung von Marktdatenberechtigungen, Verbesserung der Nutzungserfassung, Analyse von Nutzungsmustern und Optimierung von Kosten
• Kuration und Wartung eines Metadatensatzes und einer Wissensbasis sowie Förderung jeglicher möglichen Automatisierung täglicher Aufgaben

Anforderungen

Wesentliche Anforderungen

• Erfahrung mit Dateningestion, -management und -analyse, vorzugsweise in der Finanzindustrie
• Starke Kenntnisse in Python und SQL
• Expertise in ETL, Tools und Technologien
• Erfahrung mit großen Datensätzen; nachgewiesene Fähigkeit, hochwertige Analysen zu erstellen und eine starke analytische Denkweise und Verantwortung für Ergebnisse zu zeigen
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten

Vorteilhafte Anforderungen

• Arbeitskenntnisse in Datenmodellierung, Data Lakehouse, Linux / Unix, SQL; 3+ Jahre sind bevorzugt
• Vertrautheit mit einer oder mehreren relevanten Datenbanktechnologien, z.B. Apache Kafka, PostgreSQL, Snowflake usw.
• Erfahrung mit großen und unstrukturierten Datensätzen
• Praktische Erfahrung mit Finanzdatenvendern und gutes Verständnis von Marktdatenstrukturen
• Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit nachgewiesener Fähigkeit, effektiv über verschiedene Teams und Senioritätsstufen hinweg zu arbeiten

Persönliche Eigenschaften

• Starker akademischer Hintergrund und Hochschulabschluss mit hohem mathematischem und computergestütztem Inhalt, z.B. Informatik, Mathematik, Finanzen
• Hands-on-Einstellung, bereit, sich mit Datenprojekten im gesamten Unternehmen zu befassen
• Selbstorganisiert mit der Fähigkeit, Zeit effektiv über mehrere Projekte und mit konkurrierenden Geschäftsanforderungen und -prioritäten zu managen
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten, in der Lage, eine enge Arbeitsbeziehung mit quantitativen Forschern, Technologie, Tradern und hochrangigen Geschäftspersonen aufzubauen
• Vertrauenswürdige Kommunikation; in der Lage, einen Punkt präzise zu erklären und positiv mit widersprüchlichen Ansichten umzugehen

Wir bieten

• Eine inklusive Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit fördert
• Gelegenheit, einen Unterschied durch unsere gemeinnützigen und globalen Initiativen zu machen, während Sie Ihre Karriere durch professionelle Weiterentwicklung vorantreiben