73 Strings е глобална финтех компания, която разработва технология за разширен интелект за анализ, оценяване и мониторинг на неликвидни активи. Нейната платформа обединява извличане на данни, мониторинг на портфейли и работни процеси за оценяване, за да помогне на управляващите алтернативни активи да превръщат сложните финансови данни в навременни и приложими анализи. Компанията обслужва фирми в областта на частния капитал, рисковия капитал, частното кредитиране и инфраструктурата, като подпомага по-ефективни и информирани процеси за оценяване чрез аналитика, базирана на изкуствен интелект.
Старши инженер по данни – хибридно в Лондон
Ще ръководите проектирането и експлоатацията на Azure канали и хранилища за данни за платформата на 73 Strings за оценка на частен капитал. Ще отговаряте за поглъщането, трансформацията, качеството на данните, CI/CD и предоставянето на данни на клиентите.
Описание
- Оформяте архитектурата на платформата за поглъщане, обработка и предоставяне на данни
- Изграждате и управлявате пакетни и поточни канали от бази данни, API, потоци от събития и полуструктурирани данни
- Внедрявате улавяне на промените в данните и инкрементално зареждане с поддръжка на подреждане, изтривания, повторно възпроизвеждане и бавно променящи се измерения
- Създавате набори от данни на медальонни слоеве и размерни модели на данни
- Предоставяте данни към Snowflake, Microsoft SQL Server и Databricks
- Налагате договори за данни, съгласуване и карантина на ниво ред преди публикуване
- Управлявате работните процеси в GitHub и CI/CD, включително тестване, преглед на кода, промотиране на среди и внедряване на инфраструктура като код
- Диагностицирате и отстранявате неизправности с производствени данни
- Превръщате изискванията на продукта, оценяването и клиентските екипи в надеждни оперативни канали
Изисквания
- Най-малко 10 години опит в разработването на производствени системи за данни
- Практически опит със Snowflake или Databricks като основна платформа, включително моделиране на данни, оптимизиране на производителността и контрол на разходите
- Отлични умения с Python и SQL за разработване и тестване на канали
- Опит с улавяне на промените в данните и обработка на събития, включително подреждане, повторно възпроизвеждане и развитие на схемата
- Практически опит с Azure, Databricks, ADLS и свързаност с частни мрежи
- Опит в управлението на работни натоварвания с данни чрез GitHub и CI/CD, като се използват GitHub Actions или сравнима система
- Опит с качеството на данните, съгласуването, мониторинга и реакцията при производствени инциденти
- Опит в създаването на сигурни многотенантни платформи за данни с изолиране на тенанти, контрол на достъпа и защита на данните
- Способност за пряка работа с технически екипи на клиенти и сътрудничество с полевото инженерство, продуктовия екип и други заинтересовани страни
- Предимство: опит с Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles и DQX или със Snowflake еквиваленти като Dynamic Tables, Streams and Tasks, Snowpark, внедрявания чрез Snowflake CLI и Data Metric Functions
- Предимство: опит с Debezium, Kafka Connect или Confluent Kafka
- Предимство: опит с Apache Airflow или сравним оркестратор на работни процеси
- Предимство: опит с Kafka или Spark Structured Streaming, Apache Iceberg или Delta Sharing и dbt
- Предимство: опит с данни от частни пазари, свързани с оценки, фондове, портфейлни компании или капиталова дейност
Придобивки
- Подкрепяща работна среда
- Култура, насочена към иновации и сътрудничество
- Възможност за поемане на отговорност и инициатива
- Постоянни възможности за обучение