Data Management Analyst

Stellenbeschreibung: Data Management Analyst

Aufgaben

• Erste Ebene der Datenunterstützung für Portfolio-Manager, Forscher, Händler, Ingenieure und Datenwissenschaftler im gesamten Unternehmen
• Onboarding und Integration neuer finanzieller und alternativer Datensätze
• Entwurf und Aufbau von ETL-Pipelines mit branchenüblichen und proprietären Technologien; Definition und Optimierung von Datenextraktion, -transformation und -ladung
• Proaktive Identifizierung und Lösung von Datenqualitätsproblemen, die sich auf Downstream-Benutzer auswirken; Speicherung von Datenherkunft
• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern, um Datenakkuratesse und -konsistenz über Systeme hinweg sicherzustellen
• Wartung und Verbesserung von Dateninhalten und Katalog-Mapping-Tools; Sicherstellung von Datenakkuratesse und optimalen Kosten
• Datenbereinigung; Verbesserung von Nutzungsmustern und Optimierung von Kostenattribution und Änderungsmodellen
• Bereinigung und Wartung eines Katalogs und einer Wissensbasis; und Förderung von 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
• Ausgezeichnete Aufmerksamkeit für Details mit nachgewiesener Fähigkeit, hochwertige Analysen zu erstellen; starke analytische Fähigkeiten und Rechenschaftspflicht für Ergebnisse
• Starke schriftliche und verbale Kommunikationsfähigkeiten

Vorteilhafte Anforderungen

• Arbeitskenntnisse in Datenmodellierung, Data Warehouse, Linux/UNIX
• Vertrautheit mit einer oder mehreren relevanten Datenbanktechnologien, z.B. Apache Ignite, PostgreSQL, Snowflake usw.
• Erfahrung mit großen und unstrukturierten Datensätzen
• Praktische Erfahrung mit Finanzdatenanbietern und Verständnis von Marktdatenstrukturen
• Erfahrung mit SQL und nachgewiesene 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, mathematische Finanzen
• Praktische Erfahrung; bereit und glücklich, an Datenprojekten im gesamten Unternehmen zu arbeiten
• Selbstorganisiert mit der Fähigkeit, Zeit effektiv über mehrere Projekte und mit konkurrierenden Geschäftsanforderungen und -prioritäten zu verwalten
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten; in der Lage, enge Arbeitsbeziehungen mit quantitativen Forschern, Technologen, Händlern und hochrangigen Geschäftspersonen aufzubauen und aufrechtzuerhalten
• Vertrauenswürdiger Kommunikator; in der Lage, einen Punkt prägnant zu argumentieren und positiv mit widersprüchlichen Ansichten umzugehen

Wir bieten

• Eine Kultur, die auf dem Prinzip basiert, dass jeder einen einzigartigen Beitrag leistet
• Eine vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung, in der jeder zählt
• Eine Arbeitsumgebung, in der Inklusion fundamental und tief in unserer Kultur und unseren Werten verankert ist