Data Management Analyst

Stellenbeschreibung

Über die Stelle

Aufgaben

• Erste Ebene der Datenunterstützung für Portfolio-Manager, Forscher, Quants, Ingenieure und Datenwissenschaftler im gesamten Unternehmen
• Leitung bei der Onboarding- und Integration von verschiedenen Finanz- und Alternativdaten-Sätzen
• Entwurf und Aufbau von ETL-Pipelines mit branchenüblichen Technologien; Definition und Optimierung von Datenmodellen, Schemata und Workflows mit Ingenieur-Teams
• Datenqualitäts- und Produktionsunterstützung; proaktive Identifizierung und Minderung von Datenqualitätsrisiken, bevor sie sich auf Downstream-Benutzer auswirken; Förderung der Datenqualitätsmanagement-Reife mit Ingenieuren
• Verwaltung und Verbesserung von Sicherheitsmaster-Inhalten und Datenlinien-Tools, um Datenakkuratesse und -vollständigkeit sicherzustellen
• Verwaltung von Datenmanagement-Berechtigungen, Verbesserung der Nutzungstransparenz, Analyse von Nutzungsmustern und Optimierung von Kosten
• Kuration und Wartung eines Metadaten-Katalogs und einer Wissensbasis sowie Förderung von Automatisierung von täglichen 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
• Tiefere Kenntnisse von Finanzdatenstandards mit nachgewiesener Fähigkeit, hochwertige Analysen zu erstellen, starke analytische Denkweise und Verantwortungsbewusstsein für Ergebnisse
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten

Vorteilhafte Anforderungen

• Arbeitskenntnisse in Datenmodellierung, Data Lakehouse, Linux / UNIX, Git; 3+ Jahre bevorzugt
• Vertrautheit mit einer oder mehreren relevanten Datenbanktechnologien, z.B. Apache Kudu, Postgresql, Snowflake usw.
• Erfahrung mit großen und unstrukturierten Datenmengen
• Praktische Erfahrung mit Finanzdatenstandards und Verständnis von Marktdatenstrukturen
• Datenlinien-Management-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 Datenprojekten im gesamten Unternehmen zu engagieren
• Selbstorganisiert mit der Fähigkeit, Zeit effektiv über mehrere Projekte und mit konkurrierenden Geschäftsanforderungen und -prioritäten zu managen
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten; in der Lage, enge Arbeitsbeziehungen mit quantitativen Forschern, Technologen und Händlern sowie hochrangigen Geschäftspersonen aufzubauen und aufrechtzuerhalten
• Vertrauenswürdige Kommunikation; in der Lage, einen Punkt präzise zu argumentieren und positiv mit widersprüchlichen Ansichten umzugehen

Wir bieten

• Eine Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit fördert
• Eine einzigartige Perspektive, die es Ihnen ermöglicht, Entscheidungen zu beeinflussen und zu gestalten
• Eine Kultur, in der jeder wachsen und sich entwickeln kann