FINANCIAL DATA INSTRUMENT MANAGER

Stellenbeschreibung

Über die Rolle

Wir suchen einen detailorientierten und proaktiven Financial Instrument Data Management Officer, der sich unserem Operational Services Middle Office Team anschließen soll. In dieser Rolle sind Sie für die Sicherstellung der Integrität, Genauigkeit und Vollständigkeit von Finanzinstrumenten-Referenzdaten verantwortlich, die im gesamten Unternehmen verwendet werden. Sie werden eng mit der IT und anderen internen Interessengruppen zusammenarbeiten, um die Datenqualität zu verbessern und Möglichkeiten für Prozessverbesserungen und Automatisierung zu identifizieren.

Aufgaben

• Überwachung und Validierung von eingehenden Datenfeeds im Zusammenhang mit Finanzinstrumenten.
• Identifizierung von Möglichkeiten für die Automatisierung und Steuerung der Instrumentendatenprozesse in Richtung sehr hoher Automatisierungsgrade.
• Definieren, Verfolgen und Berichten von Schlüsselleistungsindikatoren (KPIs) im Zusammenhang mit Datenvollständigkeit, -genauigkeit und -rechtzeitigkeit.
• Zusammenarbeit mit der IT und anderen Abteilungen, um einen reibungslosen Datenfluss und eine zeitnahe Problemlösung sicherzustellen.
• Teilnahme an Projekten im Zusammenhang mit der Referenzdatenstrategie, Systemintegration und Prozessoptimierung.
• Sicherstellung eines hohen Niveaus von Datenqualitätsstandards, um die Kapitalanforderungen für das Marktrisiko zu ermöglichen.

Anforderungen

• Erfahrung mit Geschäftsdaten von Finanzdienstleistern, idealerweise in einer Rolle im Datenmanagement oder in den Betriebsabläufen.
• Vertrautheit mit Finanzinstrumenten über verschiedene Anlageklassen (z. B. Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Derivate usw.) sowie mit Marktdaten.
• Starker analytischer Denkansatz mit Aufmerksamkeit für Details und einem Engagement für Datenqualität.
• Erfahrung in der Arbeit mit Marktdaten oder Finanzprodukten (z. B. Bloomberg, Refinitiv usw.).
• Effektive Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, mit IT-Teams zusammenzuarbeiten.
• Bequem bei der Verwendung von Python und Datenanalysetools; Kenntnisse von SQL oder ähnlichen sind von Vorteil.

Nice to Have

• Verständnis der regulatorischen Anforderungen, die sich auf Referenzdaten auswirken, ist von Vorteil.
• Frühere Erfahrung bei der Definition und Überwachung von Datenqualitäts-KPIs.