Data Management Analyst

Stellenbeschreibung: Data Management Analyst

Aufgaben

• Erste Ebene der Datenunterstützung für Portfolio-Manager, Forscher, Trader, Ingenieure und Datenwissenschaftler im gesamten Unternehmen
• Leitung des Onboarding und der Migration von verschiedenen Finanz- und Alternativdaten-Sätzen
• Entwurf und Aufbau von ETL-Pipelines mit branchenüblichen und proprietären Technologien; Definition und Optimierung von Datenmodellen, Schemata und Workflows mit Ingenieursteams
• Leistungsüberwachung und Datenqualität: Lösung von Problemen, die sich auf Downstream-Benutzer auswirken, Förderung des Datenqualitätsmanagements mit Ingenieuren
• Verwaltung von Datenmanagement-Berechtigungen, Verbesserung von Nutzungsstandards, Analyse von Nutzungsmustern und Optimierung von Datenkosten
• Kuration und Wartung eines Metadaten-Katalogs und einer Wissensbasis sowie Förderung von Automatisierungen täglicher Aufgaben
• Eigentümerschaft und Verbesserung von Sicherheitsmaster-Tools und Datenverantwortungstools, um Datenakkuratheit und -konsistenz sicherzustellen

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
• Kenntnisse oder Erfahrungen mit verteiltem und parallelisiertem Code, um hochwertige Analysen zu erstellen und Ergebnisse zu liefern
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten

Zusätzliche Anforderungen

• Arbeitskenntnisse in Datenmodellierung, Data Lakehouse, Linux/UNIX, SQL (3+ Jahre bevorzugt)
• Vertrautheit mit einer oder mehreren relevanten Datenbanktechnologien, z.B. Apache Kafka, PostgreSQL, Snowflake usw.
• Erfahrung mit großen und unstrukturierten Datensätzen
• Praktische Erfahrung mit Finanzdatenstandards und Verständnis von Marktdatenstrukturen
• Datenmanagement-Fähigkeiten mit nachgewiesener Fähigkeit, effektiv über verschiedene Teams und Hierarchieebenen hinweg zu arbeiten

Persönliche Eigenschaften

• Starker akademischer Hintergrund und Hochschulabschluss mit hohem mathematischem und computergestütztem Inhalt, z.B. Computerwissenschaften, Mathematik, Finanzen
• Praktische Einstellung, bereit, sich in Datenprojekte im gesamten Unternehmen einzubringen
• Selbstorganisiert mit der Fähigkeit, Zeit effektiv über mehrere Projekte und mit konkurrierenden Geschäftsanforderungen und -prioritäten zu managen
• Starke kommerzielle Fähigkeiten, in der Lage, enge Beziehungen zu quantitativen Forschern, Technologen, Tradern und hochrangigen Geschäftspersonen aufzubauen und aufrechtzuerhalten
• Konfidente Kommunikation, in der Lage, einen Punkt präzise zu argumentieren und positiv mit widersprüchlichen Ansichten umzugehen

Wir bieten

• Eine Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit fördert