Senior Data Engineer

Stellenbeschreibung

Aufgaben

• Implementierung von Methoden und Lösungen zur Stärkung der Datenzuverlässigkeit und -qualität
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Analysts zur Entwicklung von Datenmodellen und -pipelines für Forschung, Berichterstattung und maschinelles Lernen
• Anwendung von Software-Engineering-Expertise zur Implementierung von State-of-the-Art-Plattformen für Execution, Sales und Trading
• Übernahme und Wartung der Datenplattform, um Stabilität, Leistung und kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen

Hauptaufgaben und Verantwortungen

• Agile Programmplanning und -ausführung
  • Aktive Teilnahme an Program Increment (PI) Planungsprozessen innerhalb von GPS
  • Umgebungs- und Konfigurationsmanagement von Murex-Anwendungen/FICC-Modulen und Java-Anwendungen
• Change Management
  • Entwicklung, Implementierung und Wartung von skalierbaren Datenpipelines und robusten Backend-Diensten zur Unterstützung von Echtzeit-Entscheidungen, Berichterstattung, Datenaufnahme und verwandten Funktionen
  • Zusammenarbeit bei der Erfassung von Datenanforderungen und Beitrag zur konzeptionellen und logischen Datenmodellierung, um Lösungen an Geschäftsanforderungen anzupassen
  • Implementierung effizienter Datenmanagementstrategien, einschließlich Transformation, Integration und Orchestrierung über diverse Quellen und Systeme
  • Lieferung von qualitativ hochwertigem, sicherem, testgedecktem Code, der Software-Entwicklungsbest-Practices und regulatorischen Standards entspricht
  • Entwicklung und Verbesserung von Softwarelösungen zur Stärkung von Daten Governance-Frameworks, um Compliance, Rückverfolgbarkeit und Rechenschaftspflicht sicherzustellen
  • Erstellung und Wartung automatisierter Prozesse zur Durchsetzung von Daten-Sicherheitsprotokollen und Einhaltung strenger Datenqualitätsstandards im gesamten Unternehmen
• Regulatorische Verantwortungen und/oder Risikomanagement
  • Demonstration angemessener Werte und Verhaltensweisen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Standards für Ehrlichkeit und Integrität, Datenpflege und Sorgfalt, faire Behandlung von Kunden, Management von Interessenkonflikten, Kompetenz und kontinuierliche Entwicklung, angemessenes Risikomanagement

Anforderungen

• Technisches Feld oder gleichwertige Ausbildung und Erfahrung
• 5+ Jahre Erfahrung in der Einbindung von Datenverarbeitungs- und Workflow-Management-Tools in die Pipeline-Design
• 5+ Jahre Erfahrung in ETL/ELT, Data Warehousing und/oder Business Intelligence-Entwicklung
• 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau und der Wartung von End-to-End-Datensystemen und unterstützenden Diensten in Python, Scala oder ähnlich
• 5+ Jahre Erfahrung mit SQL zur Datenanalyse und zur Untersuchung von Datenproblemen oder -fragen und zur Bereitstellung von Lösungen
• 2+ Jahre Erfahrung mit Cloud-Datentechnologien
• Erfahrung mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
• Erfahrung mit verschiedenen Datenbanken, einschließlich Data Warehouses, RDBMS, In-Memory-Caches und durchsuchbaren Dokumentendatenbanken
• Erfahrung mit großen Datenmengen in SQL (Gatabricks/PySpark)
• Erfahrung mit Spark Streaming und Delta (Live) Tables
• Erfahrung mit Speichersystemen wie Azure Storage/Data Lakes
• Erfahrung mit Datenmodellierung
• Starke Design-, Implementierungs- und Testfähigkeiten
• Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und automatisierten Deployments
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise Azure) in einer kontinuierlichen Lieferumgebung

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Microservices-Plattformen (Kubernetes, Docker, Helm Charts)
• Erfahrung mit Event-Driven-Streaming-Systemen (Kafka, Event Hub, Event Grid, Apache Flink)
• Kenntnisse und Verwendung von OBT
• Erfahrung mit Datenvalidierung sowie Plus
• Erfahrung mit BI