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State Street ist ein globales Finanzdienstleistungsunternehmen, das institutionelle Anleger mit Lösungen für die Investmentverwaltung und Wertpapierabwicklung unterstützt. Das Angebot umfasst Vermögensverwaltung, Depotdienstleistungen und Investmentresearch und wird durch Expertise in den Bereichen Finanzen, Fintech und Bankwesen ergänzt. Das Unternehmen hilft seinen Kunden, komplexe Anlageprozesse mithilfe von Daten, Erkenntnissen und operativen Fähigkeiten effizient zu steuern und fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen.
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Stellen im Unternehmen

Data Engineer, Assistant Vice President – Princeton, NJ

Entwickeln Sie AWS- und Databricks-Lakehouse-Plattformen zur Unterstützung der Rechts- und Compliance-Abläufe von State Street. Entwickeln Sie kontrollierte Datenpipelines für Analysen, Berichte und KI-/ML-Anwendungen.

USVereinigte StaatenMAMassachusettsNJNew Jersey
100.000 $ – 167.500 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
ApacheAWSAzureCloudDockerETLOraclePySparkPythonSparkSQLUnity

Beschreibung

  • Skalierbare Datenpipelines mit PySpark, Python und Spark SQL entwickeln und betreiben
  • Databricks-ETL-/ELT-Workflows mit Delta Lake entwickeln und optimieren
  • Eine Bronze-, Silver- und Gold-Lakehouse-Architektur für unternehmensweite Datenplattformen implementieren
  • Databricks Jobs, Workflows und Notebooks für Batch- und Streaming-Workloads verwalten
  • Wiederverwendbare Frameworks für Datenaufnahme, Verarbeitung und Orchestrierung entwickeln
  • Daten-Workloads mit Docker containerisieren und Prozesse durch Skripte automatisieren
  • Databricks-Pipelines mit Power Apps und Power Automate verbinden
  • Geschäftsanwendern Daten über APIs, Konnektoren und kuratierte Datensätze bereitstellen
  • Databricks-Lakehouse-Architekturen entwerfen und optimieren
  • SQL Server, Oracle und andere Unternehmensdatenquellen integrieren
  • Dimensionale Modellierung, Partitionierung und Optimierungsmethoden anwenden
  • Strukturierte und semistrukturierte Formate wie JSON und Parquet verarbeiten
  • Die Leistung durch Caching, Indexierung und Spark-Optimierung verbessern
  • Kuratierte Datensätze für Power BI, Power Apps und Power-Automate-Workflows veröffentlichen
  • Datenqualität durch Unit-Tests, Validierungsframeworks und automatisierte Prüfungen sicherstellen
  • Verteilte Spark-Workloads und Pipelines überwachen und Fehler beheben
  • Protokolle untersuchen und Produktionsprobleme in Databricks- und Cloud-Umgebungen lösen
  • Datenherkunft, Konsistenz und Audit-Bereitschaft sicherstellen
  • Mit den Teams für Recht, Sicherheit, Compliance und Unternehmensdaten zusammenarbeiten
  • Geschäftliche Anforderungen in Data-Engineering-Lösungen überführen
  • Als Fachexperte für Databricks und Lakehouse-Architektur fungieren
  • Initiativen eigenständig leiten und Verantwortung für Ergebnisse übernehmen
  • Die Governance mit Databricks Unity Catalog sowie AWS-IAM- und KMS-Kontrollen unterstützen
  • Anforderungen an Datenschutz, Regulierung, Sicherheit und Audits erfüllen
  • Zugriffskontrollen sowie Standards für Datenklassifizierung und Datenverarbeitung pflegen
  • Mit IAM- und Sicherheitsteams zusammenarbeiten, um den Datenzugriff zu schützen
  • CI/CD-Pipelines mit Harness, Azure DevOps oder GitHub entwerfen und pflegen
  • Bereitstellungen von Databricks-Assets mit Databricks Repos und CLI automatisieren
  • Workflows mit Databricks-Orchestrierungstools überwachen, planen und optimieren
  • Dokumentation zu Architektur, Datenflüssen und Runbooks pflegen
  • Plattformleistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz verbessern

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Engineering, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Fachgebiet
  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder in der Entwicklung von Datenplattformen
  • Praktische Erfahrung mit Databricks und Apache Spark
  • Sehr gute Kenntnisse in PySpark, Python und SQL
  • Erfahrung mit AWS-Datendiensten einschließlich S3, Glue, Lambda und IAM
  • Erfahrung mit Delta Lake und Lakehouse-Architekturen
  • Fundierte Kenntnisse der verteilten Datenverarbeitung
  • Fundierte Kenntnisse von ETL- und ELT-Frameworks
  • Fundierte Kenntnisse von Datenmodellierungstechniken
  • Praktische Erfahrung mit Databricks-Komponenten wie Delta Lake, Workflows und Unity Catalog
  • Umfangreiche Erfahrung beim Aufbau durchgängiger Batch- und Streaming-Pipelines mit AWS und Databricks
  • Vertrautheit mit der Performance-Optimierung von Spark und Delta Lake
  • Erfahrung mit der Unterstützung von Analyse-, Reporting- oder KI-/ML-Workloads auf einer Lakehouse-Plattform
  • Kenntnisse in Data Governance, Metadatenmanagement und Sicherheitskontrollen
  • Erfahrung in den Bereichen Recht, Compliance, Finanzdienstleistungen oder anderen regulierten Branchen
  • Verständnis rechtlicher Datenkonzepte wie Verträge, Klauseln, Verpflichtungen und Vorgänge
  • Erfahrung mit der Verarbeitung unstrukturierter Daten oder mit Dokumenten- und NLP-Pipelines
  • Erfahrung mit Power BI, Power Apps oder der Power Platform
  • Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten in auditgetriebenen Umgebungen

Zusatzleistungen

  • 401(k)-Altersvorsorgeplan mit Arbeitgeberzuschuss
  • Versicherungsoptionen einschließlich Basislebensversicherung, Krankenversicherung, Zahnversicherung, Sehhilfenversicherung, langfristiger Erwerbsunfähigkeitsversicherung und weiterer optionaler Absicherungen
  • Bezahlte Freistellungen für Urlaub, Krankheit, kurzfristige Erwerbsunfähigkeit und familiäre Pflegeverantwortung
  • Mitarbeiterunterstützungsprogramm
  • Variable Vergütung mit möglicher Teilnahme an jährlichen leistungsabhängigen Prämien
  • Mögliche Teilnahme an ausgewählten steuerbegünstigten Sparplänen
  • Inklusive Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Flexible Unterstützung für die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
  • Bezahlte Freistellung für ehrenamtliche Tätigkeiten
  • Mitarbeiternetzwerke

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