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FINNOMENA ist ein thailändisches Fintech-Unternehmen an der Schnittstelle von Finanzen und Medien. Die Plattform unterstützt Privatanleger bei der Marktanalyse, dem Verfolgen von Finanznachrichten, dem Vergleich von Investmentfonds, der Prüfung von Empfehlungen und ihren Anlageentscheidungen. Neben Marktbenachrichtigungen, wöchentlichen Analysen, Fondsfiltern und Echtzeit-Preisinformationen wie Goldpreisen bietet FINNOMENA die Eröffnung von Konten und den Kauf von Investmentfonds an, einschließlich des Zugangs zu von FINNOMENA verwalteten Fonds. Das Unternehmen bündelt Anlageinhalte, Recherchetools und den Fondsvertrieb in einem einzigen Service für Privatanleger.
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Associate Data Analytics Engineer – FINNOMENA, hybrid in Thailand

Als Associate Data Analytics Engineer bist du für SQL-, Python- und PySpark-Pipelines verantwortlich, mit Schwerpunkt auf der Datenaufnahme in Google Cloud, Datenqualität, Monitoring und der Unterstützung von Analytics.

THThailandHybridVollzeitJuniorMittlere StufeKein Abschluss erforderlichErforderliche Sprache: EnglischAnalytics Engineer
AirflowApacheBigQueryCloudETLPySparkPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Erstelle und pflege zugewiesene Batch-ETL- und ELT-Workflows mit SQL, Python und PySpark
  • Unterstütze die Datenaufnahme aus Datenbanken, APIs, Dateien und Google-Workspace-Quellen
  • Wende grundlegende Verfahren zur Datenbereinigung, -transformation und Validierung von Quelle zu Ziel an
  • Wirke an der Entwicklung und Wartung von Streaming-Pipelines mit Google Cloud Pub/Sub und Datastream mit
  • Erstelle und pflege Prüfungen auf fehlende, doppelte, ungültige und verspätete Daten
  • Überwache Batch- und Streaming-Workflows, die Aktualität der Daten und den allgemeinen Zustand der Pipelines
  • Prüfe Logs, behebe routinemäßige Probleme und eskaliere komplexere Vorfälle
  • Unterstütze autorisierte erneute Pipeline-Ausführungen und die Datenverarbeitung
  • Stelle Datensätze für nachgelagerte Analysen und Berichte zusammen
  • Unterstütze die Pflege von Dashboards zur Überwachung des Pipeline-Status und der Datenqualität
  • Dokumentiere Datenzuordnungen, Transformationslogik, Validierungskriterien und Verfahren zur Fehlerbehebung
  • Arbeite mit Git und nimm an Code-Reviews sowie Tests vor der Veröffentlichung teil

Anforderungen

  • Offen für Hochschulabsolventen und Bewerber mit bis zu zwei Jahren einschlägiger Berufserfahrung
  • Praktische Kenntnisse in SQL, Python und PySpark
  • Fähigkeit, Batch-ETL- und ELT-Workflows zu erstellen und zu pflegen
  • Fähigkeit, die Datenaufnahme aus Datenbanken, APIs, Dateien und Google-Workspace-Quellen zu unterstützen
  • Verständnis für Verfahren zur Datenbereinigung, -transformation und Validierung von Quelle zu Ziel
  • Fähigkeit, zu Streaming-Pipelines mit Google Cloud Pub/Sub und Datastream beizutragen
  • Fähigkeit, Prüfungen der Datenqualität zu erstellen und zu pflegen
  • Fähigkeit, Pipelines zu überwachen, Logs zu prüfen und routinemäßige Probleme zu beheben
  • Fähigkeit, Datenzuordnungen, Transformationslogik, Validierungskriterien und Verfahren zur Fehlerbehebung zu dokumentieren
  • Erfahrung mit oder Vertrautheit mit Git, Code-Reviews und Softwaretests
  • Vertrautheit mit Google-Cloud-Diensten wie BigQuery, Dataform, Google Cloud Storage, Managed Service for Apache Airflow, Managed Service for Apache Spark, Pub/Sub und Datastream

Zusatzleistungen

  • Praktische Erfahrung bei der Arbeit mit der Google-Cloud-Datenplattform des Teams
  • Mentoring und Unterstützung bei Code-Reviews durch erfahrene Kollegen

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