Data Engineer - Data Management

Aufgaben

Als Data Engineer werden Sie Ihre technischen und geschäftlichen Fähigkeiten nutzen, um Daten aufzubordern und zu unterstützen, die von Investitionsteams verwendet werden, und Unterstützung bereitstellen, um die Lieferung von hochwertigen Datenanalysen und Qualitätssicherung zu ermöglichen. Sie werden in einem Team arbeiten, das für die Investitionsdatengovernance verantwortlich ist, einschließlich Datenaufnahme, Finanz- und Alternativdatenqualitätssicherung, Sicherheitsüberwachung und Datenlinie. Die Aufgaben umfassen:

• Erstklassige Datenunterstützung für Portfolio-Manager, Forscher, Händler, Ingenieure und Datenwissenschaftler im gesamten Unternehmen bereitstellen.
• Die Onboarding und Integration verschiedener Finanz- und Alternativdatensätze leiten.
• Entwurf und Bau von ETL-Pipelines unter Verwendung von Branchenstandard- und proprietären Technologien; Definition und Optimierung von Datenmodellen, Schemata und Workflows mit Ingenieursteams.
• Proaktive Überwachung und Lösung von Datenqualitätsproblemen, bevor sie die nachgelagerten Benutzer beeinträchtigen; Datenqualitätsmanagement und -kontrolle mit Ingenieursteams.
• Sicherheitsmaster-Inhalte und Datenqualitätsüberwachungstools besitzen und verbessern, um Genauigkeit und Effizienz sicherzustellen.
• Mandantendatenberechtigungen verwalten, Nutzungsverfolgung verbessern, Nutzungsverhaltensmuster analysieren und Kostenaufgaben optimieren.
• Ein Metadatenkatalog und Wissensbasis kuratieren und pflegen, und die mögliche Automatisierung von täglichen Aufgaben vorantreiben.

Anforderungen

Essenziell:

• Erfahrung mit Datenaufnahme, -verwaltung und -analyse, vorzugsweise in der Finanzindustrie.
• Starke Kenntnisse in Python und SQL.
• Expertenwissen in ETL-Tools und -Technologien.
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten; in der Lage, enge Arbeitsbeziehungen mit quantitativen Analytikern, Technologie, Händlern und anderen leitenden Stakeholdern aufzubauen und aufrechtzuerhalten.
• Starke analytische Denkweise und Verantwortung für Ergebnisse.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.

Wünschenswert:

• Arbeitswissen über Datenmodellierung, Data Lakehouse, Linux/Unix, SQL, 3+ Jahre ist vorzuziehen.
• Vertrautheit mit einer oder mehreren relevanten Datenbanktechnologien, z. B. Apache Hadoop, PostgreSQL, Snowflake.
• Erfahrung mit der Arbeit mit großen und strukturierten Datensätzen.
• Praktische Erfahrung mit Finanzdatenanbietern und Verständnis von Marktdatenstrukturen.
• Erfahrung mit der Datenwarehousedesign; nachgewiesene Fähigkeit, effektiv über verschiedene Teams und Senioritätsstufen hinweg zu arbeiten.

Wir bieten

Eine Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit fördert, und eine Kultur, die Work-Life-Balance durch unsere wohltätigen und globalen Initiativen fördert, während Ihre Karriere durch professionelle Entwicklung und flexible Arbeitsbedingungen vorangetrieben wird.