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TD ist eine bedeutende nordamerikanische Bank, die Privatpersonen, Unternehmen und institutionelle Kunden mit Dienstleistungen in den Bereichen Privat- und Geschäftskundenbanking, Versicherungen, Vermögensverwaltung und Wertpapiere betreut. Das breit aufgestellte Geschäftsmodell eröffnet Karrierechancen im Bank- und Finanzwesen – in verschiedenen Regionen und Fachbereichen. Zudem setzt TD auf Nachhaltigkeit, Vielfalt, Gleichberechtigung, Inklusion und gesellschaftliches Engagement und prägt damit eine Arbeitskultur, die von Fürsorge, Respekt und der persönlichen Entwicklung der Mitarbeitenden bestimmt ist.
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Senior Data Engineer (Scala, Spark, Python) – TD, Toronto Hybrid

Werden Sie Senior Data Engineer bei TD Securities und unterstützen Sie Risikoplattformen für die Kapitalmärkte. Entwickeln und warten Sie skalierbare Echtzeitdatensysteme und Analyseinfrastrukturen mit Scala, Python und Spark.

CAKanada
126.800 $ – 164.100 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AkkaApacheAzureCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformgRPCHadoopHBaseKafkaKubernetesNoSQLPySparkPythonScalaSparkSQLUnityVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Entwerfen Sie verteilte Datenverarbeitungssysteme mit Scala, Python und Apache Spark
  • Entwickeln und optimieren Sie groß angelegte Spark-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung
  • Übersetzen Sie Datenanforderungen von Wissenschaftlern, Analysten und Stakeholdern in effektive Lösungen
  • Warten Sie Echtzeitverarbeitungssysteme mit Scala, Spark, PySpark und Akka/Pekko
  • Erstellen und unterstützen Sie ETL-Workflows zur Transformation und Integration von Daten aus mehreren Quellen
  • Unterstützen Sie Datenplattformen für Kreditrisiko, Kontrahentenrisiko, XVA und aufsichtsrechtliche Berichterstattung
  • Wenden Sie Praktiken für Databricks Unity Catalog, Datenherkunft, Klassifizierung und Zugriffsverwaltung an
  • Nutzen Sie FpML, Standards für die Modellierung von Finanzprodukten und Referenzdatenstandards der Kapitalmärkte
  • Sichern Sie Datenqualität, Zuverlässigkeit und Integrität durch automatisierte Tests und Überwachung
  • Arbeiten Sie mit DevOps-Teams zusammen, um CI/CD- und cloudbasierte Datenpipelines bereitzustellen und zu betreiben
  • Verbessern Sie die Leistung und Skalierbarkeit von Spark durch Optimierung und Feinabstimmung von Jobs
  • Beteiligen Sie sich an Code-Reviews und stärken Sie die Engineering-Praktiken
  • Halten Sie sich über die Weiterentwicklung von Data-Engineering-Tools und -Methoden auf dem Laufenden
  • Kommunizieren Sie effektiv mit technischen und nichttechnischen Kollegen
  • Bauen Sie starke Partnerschaften zwischen Geschäfts- und Technologieteams auf, um Produktivität und betriebliche Effektivität zu verbessern

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einer verwandten Fachrichtung
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering, insbesondere mit Python, Scala und Spark
  • Fundierte Kenntnisse in Data Warehousing, Datenmodellierung und ETL-Praktiken
  • Praktische Erfahrung mit Azure ADLS, Azure Databricks und Dremio
  • Praktische Erfahrung mit Hadoop, Kafka, Hive und HBase
  • Praktische Erfahrung mit Akka/Pekko beim Aufbau verteilter Systeme
  • Verständnis der Kommunikationsprotokolle REST und gRPC
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen und NoSQL-Datenbanken
  • Erfahrung mit GCP oder Azure sowie Docker oder Kubernetes ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Apache Kafka oder Confluent ist von Vorteil
  • Gute Kenntnisse in C# für die Entwicklung von Excel-Add-ins
  • Erfahrung beim Aufbau von CI/CD-Pipelines und im Einsatz von Infrastructure as Code
  • Kenntnisse in Daten-Governance und Sicherheitspraktiken
  • Vertrautheit mit Machine-Learning- und Data-Science-Workflows
  • Erfahrung mit Echtzeitanalysen und ereignisgesteuerten Architekturen
  • Ausgeprägte Problemlösungskompetenz sowie die Fähigkeit, selbstständig und im Team zu arbeiten
  • Klare Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit globalen Teams
  • Erfahrung in schnelllebigen Umgebungen und bei der Anpassung an geschäftliche Prioritäten
  • Kenntnisse in der Preisbewertung von Derivaten und im Kapitalmarktumfeld sind von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Ermessensabhängige variable Vergütung, die an die geschäftliche und individuelle Leistung gekoppelt ist
  • Leistungen für Gesundheit und Wohlbefinden
  • Spar- und Altersvorsorgeprogramme
  • Bezahlte Freistellung
  • Bankleistungen und Rabatte
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Programme zur Anerkennung und Auszeichnung
  • Laufende Entwicklungsgespräche, Schulungen und Zugang zu einer Online-Lernplattform
  • Mentoring-Programme
  • Schulungs- und Einarbeitungsveranstaltungen
  • Arbeitsplatzanpassungen wie barrierefreie Besprechungsräume und Untertitel bei virtuellen Vorstellungsgesprächen

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