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73 Strings
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51 – 200 Mitarbeitende
FinanzenFintechKünstliche Intelligenz
73 Strings ist ein global tätiges Fintech-Unternehmen, das Augmented-Intelligence-Technologie zur Analyse, Bewertung und Überwachung illiquider Vermögenswerte entwickelt. Die Plattform vereint Datenextraktion, Portfolioüberwachung und Bewertungsprozesse, damit Manager alternativer Investments komplexe Finanzdaten in zeitnahe, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können. Das Unternehmen unterstützt Firmen aus den Bereichen Private Equity, Venture Capital, Private Debt und Infrastruktur dabei, Bewertungsprozesse mithilfe KI-gestützter Analysen effizienter und fundierter zu gestalten.
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Senior Data Engineer – London, hybrid

Leiten Sie den Aufbau und Betrieb von Azure-Datenpipelines und Data Warehouses für die Bewertungsplattform von 73 Strings für private Kapitalanlagen. Verantworten Sie Datenaufnahme, Transformation, Datenqualität, CI/CD und die Datenbereitstellung für Kunden.

GBVereinigtes KönigreichHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowApacheAzureKafkaMS SQL ServerPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Gestalten Sie die Plattformarchitektur für Datenaufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung
  • Entwickeln und betreiben Sie Batch- und Streaming-Pipelines für Daten aus Datenbanken, APIs, Event-Streams und semi-strukturierten Quellen
  • Implementieren Sie Change Data Capture und inkrementelles Laden mit Unterstützung für Reihenfolge, Löschungen, Replay und langsam veränderliche Dimensionen
  • Erstellen Sie Datensätze in Medallion-Schichten und dimensionale Datenmodelle
  • Stellen Sie Daten für Snowflake, Microsoft SQL Server und Databricks bereit
  • Setzen Sie Datenverträge, Abstimmungen und eine Quarantäne auf Zeilenebene vor der Veröffentlichung durch
  • Verwalten Sie GitHub-Workflows und CI/CD einschließlich Tests, Code-Reviews, Umgebungsförderung und Infrastructure-as-Code-Bereitstellungen
  • Diagnostizieren und beheben Sie Fehler in Produktionsdaten
  • Übersetzen Sie Anforderungen aus den Bereichen Produkt, Bewertung und Kundenteams in zuverlässige operative Pipelines

Anforderungen

  • Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktiver Datensysteme
  • Umfassende praktische Erfahrung mit Snowflake oder Databricks als primärer Plattform, einschließlich Datenmodellierung, Performance-Tuning und Kostenkontrolle
  • Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse zur Entwicklung und zum Testen von Pipelines
  • Erfahrung mit Change Data Capture und Event-Verarbeitung, einschließlich Reihenfolge, Replay und Schema-Evolution
  • Praktische Azure-Erfahrung mit Databricks, ADLS und privater Netzwerkanbindung
  • Erfahrung in der Verwaltung von Daten-Workloads mit GitHub und CI/CD, unter Verwendung von GitHub Actions oder einem vergleichbaren System
  • Erfahrung mit Datenqualität, Abstimmung, Monitoring und der Reaktion auf Produktionsvorfälle
  • Erfahrung beim Aufbau sicherer mandantenfähiger Datenplattformen mit Mandantentrennung, Zugriffskontrollen und Datenschutz
  • Bereitschaft, direkt mit technischen Kundenteams zu arbeiten und mit Field Engineering, Produktteams und weiteren Stakeholdern zusammenzuarbeiten
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles und DQX oder mit Snowflake-Entsprechungen wie Dynamic Tables, Streams und Tasks, Snowpark, Snowflake-CLI-Bereitstellungen und Data Metric Functions
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Debezium, Kafka Connect oder Confluent Kafka
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Apache Airflow oder einem vergleichbaren Workflow-Orchestrator
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Kafka oder Spark Structured Streaming, Apache Iceberg oder Delta Sharing sowie dbt
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Private-Markets-Daten zu Bewertungen, Fonds, Portfoliounternehmen oder Kapitalaktivitäten

Zusatzleistungen

  • Ein unterstützendes Arbeitsumfeld
  • Eine auf Innovation und Zusammenarbeit ausgerichtete Kultur
  • Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und Eigeninitiative zu zeigen
  • Fortlaufende Lernmöglichkeiten

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