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 von verschiedenen Finanz- und Alternativdaten-Sätzen
• Entwurf und Aufbau von ETL-Pipelines mit branchenüblichen und proprietären Technologien; Definition und Optimierung von Datenstandards, Datenherkunft mit Stakeholdern/Geschäftspartnern
• Proaktive Identifizierung und Lösung von Datenqualitätsproblemen, die sich auf Downstream-Benutzer auswirken, Speicherung von Datenqualitätsherkunft und Überwachung von Datenherkunft mit Geschäftspartnern/Geschäftspartnern
• Entwurf, Leitung und Umsetzung von Master-Datenmanagement-Projekten, um Datenakkuratesse und -konsistenz über Systeme hinweg sicherzustellen
• Daten-Governance: Verbesserung von Nutzungsmustern, Analyse von Nutzungsmustern und Optimierung von Kostenallokation und Änderungsmodellen
• Erstellung und Wartung eines metastabilen Katalogs und Wissensbasis sowie Förderung von Automatisierung von täglichen Aufgaben

Anforderungen

Wesentliche Anforderungen

• Erfahrung mit Datenaufnahme, -management und -analyse, vorzugsweise in der Finanzindustrie
• Starke Kenntnisse in Python und SQL
• Expertise in ETL, Datenqualitätstechnologien
• Ausgezeichnete Aufmerksamkeit für Details mit nachgewiesener Fähigkeit, hochwertige Analysen zu erstellen und zu liefern, mit starkem analytischem Denkvermögen und Verantwortung für Ergebnisse
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten

Vorteilhafte Anforderungen

• Arbeitskenntnisse in Datenmodellierung, Datenherkunft, Linux/UNIX, SQL
• Vertrautheit mit einer oder mehreren relevanten Datenbanktechnologien, z.B. Apache Hadoop, PostgresSQL, Snowflake usw.
• Erfahrung mit großen, unstrukturierten Datenmengen
• Praktische Erfahrung mit Finanzdatenanbietern und Verständnis von Marktdatenstrukturen
• Erfahrung in einem Team 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 oder Finanzen
• Praktische Erfahrung, bereit, sich an Datenprojekten im gesamten Unternehmen zu beteiligen
• 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, Technologen, Händlern und hochrangigen Geschäftspartnern aufzubauen
• Vertrauenswürdige Kommunikation; in der Lage, einen Punkt präzise zu argumentieren und positiv mit widersprüchlichen Ansichten umzugehen

Wir bieten

• Einzigartige und chancenreiche Arbeitsumgebung
• Inklusive Kultur, die auf Förderung von Vielfalt und Chancengleichheit ausgerichtet ist
• Möglichkeiten zum Wachstum, zur Weiterentwicklung und zur Selbstverwirklichung