MeridianLink entwickelt cloudbasierte Software für Banken, Kreditgenossenschaften und andere Finanzdienstleister. Die SaaS-Plattform unterstützt die Kreditvergabe und -bearbeitung, das Forderungsmanagement, die Immobilienfinanzierung, die Eröffnung von Einlagenkonten und die Kontoverwaltung. Zudem bietet sie Werkzeuge für digitale Kundenerlebnisse und datengestützte Entscheidungen. Das 1998 gegründete Unternehmen ist in den Bereichen Fintech, Bankwesen und SaaS tätig und arbeitet mit Organisationen zusammen, um seine Reichweite auszubauen. Die Teams entwickeln Technologie- und Business-Intelligence-Produkte für Finanzinstitute.
Senior Data Engineer bei MeridianLink (Remote, USA)
Entwickeln Sie skalierbare ETL- und Analyseplattformen für MeridianLink, einen Anbieter von Software für Finanzdienstleister. Erstellen Sie sichere Datenpipelines für Finanzprognosen, Risikoanalysen und Kundeneinblicke.
Vereinigte Staaten95.000 $ – 135.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieurBeschreibung
- ETL-Pipelines entwickeln und warten, die Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten.
- Komplexe SQL-Abfragen für Analyseanforderungen schreiben.
- Mit KI, maschinellem Lernen und Big-Data-Techniken Werkzeuge entwickeln, um Daten zu bereinigen, zu organisieren und umzuwandeln.
- Die Wartung und den Schutz von Datenstrukturen und deren Integrität automatisieren.
- Werkzeuge und Technologien für Dateninfrastruktur und -verarbeitung bewerten und empfehlen.
- Mit Teams aus Engineering, Data Science, Analytics, Produkt und weiteren Stakeholdern zusammenarbeiten, um Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen und Datenpipelines zu übersetzen.
- Eine moderne Datenplattform für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung entwerfen und skalieren, die Finanzprognosen, Risikoanalysen und Kundeneinblicke unterstützt.
- Standards für Data Governance, Qualität, Datenherkunft und Compliance anwenden.
- Mit Teams aus Engineering, Finanzen, Vertrieb und Compliance zusammenarbeiten, um zuverlässige Datenmodelle und Workflows zu entwickeln.
- Neue Technologien bewerten und Proofs of Concept leiten, um den Data Stack weiterzuentwickeln.
- Sicherheit, Automatisierung und kontinuierliche Bereitstellung in allen Datenworkflows fördern.
- R, Python, SQL, Databricks, Spark, Delta, APIs, Data Lakes, relationale Datenbanken und Data Warehouses einsetzen.
Anforderungen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
- Sechs bis acht Jahre Erfahrung im Data Engineering, insbesondere mit Finanzsystemen auf SaaS-Plattformen.
- Fundierte Kenntnisse in Python, SQL und Frameworks für verteilte Verarbeitung wie Apache Spark, Databricks, Snowflake, Redshift oder BigQuery.
- Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen, vorzugsweise AWS oder Azure.
- Praktische Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow oder dbt.
- Erfahrung mit Data Warehouses wie Databricks, Snowflake, Redshift oder BigQuery.
- Fundiertes Verständnis von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance im Finanzdienstleistungsbereich.
- Erfahrung mit der Verarbeitung strukturierter und semi-strukturierter Formate wie Delta, JSON, Parquet und Avro in großem Maßstab.
- Vertrautheit mit der Modellierung von Datensätzen in Salesforce, NetSuite und Anaplan ist erforderlich.
- Fähigkeit, ungewöhnliche Situationen zu beurteilen und fortgeschrittene analytische Fähigkeiten sowie Problemlösungskompetenz einzusetzen.
- Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Fähigkeit, Beziehungen und Netzwerke zu erfahrenen internen Partnern aufzubauen, auch durch Überzeugungsarbeit.
- Erfahrung damit, Daten unternehmensweit breit zugänglich zu machen, ist von Vorteil.
Zusatzleistungen
- Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung.
- Flexible bezahlte freie Tage.
- Bezahlte Feiertage.
- 401(k)-Altersvorsorgeplan mit Arbeitgeberzuschuss.
- Remote-Arbeit.