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State Street
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Patrocinador de visa H1BBancaFinanzasFintech
State Street es una empresa global de servicios financieros que atiende a inversores institucionales mediante soluciones de gestión y administración de inversiones. Su oferta incluye gestión de activos, servicios de custodia y análisis de inversiones, respaldados por experiencia en finanzas, tecnología financiera y banca. La empresa se centra en ayudar a sus clientes a gestionar actividades de inversión complejas mediante datos, análisis y capacidades operativas diseñadas para mejorar la eficiencia y respaldar la toma de decisiones financieras.
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Empleos de la empresa

Ingeniero de Datos, Vicepresidente Adjunto - Princeton, NJ

Construye plataformas lakehouse en AWS y Databricks para respaldar las operaciones legales y de cumplimiento de State Street. Desarrolla pipelines de datos gobernados para analítica, generación de informes y aplicaciones de IA/ML.

USEstados UnidosMAMassachusettsNJNueva Jersey
100.000 $ – 167.500 $ / año
PresencialTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
ApacheAWSAzureDockerETLNubeOraclePySparkPythonSparkSQLUnity

Descripción

  • Construir y mantener pipelines de datos escalables con PySpark, Python y Spark SQL
  • Desarrollar y optimizar flujos de trabajo ETL/ELT de Databricks con Delta Lake
  • Implementar arquitecturas lakehouse Bronze, Silver y Gold para plataformas de datos empresariales
  • Gestionar Jobs, Workflows y Notebooks de Databricks para cargas de trabajo por lotes y en streaming
  • Crear marcos reutilizables para la ingesta, el procesamiento y la orquestación de datos
  • Contenerizar cargas de trabajo de datos con Docker y automatizar procesos mediante scripts
  • Conectar los pipelines de Databricks con Power Apps y Power Automate
  • Exponer datos a usuarios de negocio mediante API, conectores y conjuntos de datos seleccionados
  • Diseñar y optimizar arquitecturas lakehouse de Databricks
  • Integrar SQL Server, Oracle y otras fuentes de datos empresariales
  • Aplicar modelado dimensional, particionamiento y métodos de optimización
  • Procesar formatos estructurados y semiestructurados, incluidos JSON y Parquet
  • Mejorar el rendimiento mediante caché, indexación y optimización de Spark
  • Publicar conjuntos de datos seleccionados para Power BI, Power Apps y flujos de trabajo de Power Automate
  • Mantener la calidad de los datos mediante pruebas unitarias, marcos de validación y comprobaciones automatizadas
  • Supervisar y solucionar problemas en cargas de trabajo y pipelines distribuidos de Spark
  • Investigar registros y resolver incidencias de producción en Databricks y entornos cloud
  • Mantener el linaje de datos, la coherencia y la preparación para auditorías
  • Colaborar con los equipos Legal, de Seguridad, Cumplimiento y Datos Empresariales
  • Convertir los requisitos de negocio en soluciones de ingeniería de datos
  • Actuar como especialista en Databricks y arquitectura lakehouse
  • Liderar iniciativas de forma independiente y asumir la responsabilidad de los entregables
  • Apoyar la gobernanza con Databricks Unity Catalog y los controles AWS IAM y KMS
  • Cumplir los requisitos de privacidad de datos, regulación, seguridad y auditoría
  • Mantener los controles de acceso y los estándares de clasificación y gestión de datos
  • Trabajar con los equipos de IAM y seguridad para proteger el acceso a los datos
  • Diseñar y mantener pipelines de CI/CD con Harness, Azure DevOps o GitHub
  • Automatizar las implementaciones de activos de Databricks con Databricks Repos y CLI
  • Supervisar, programar y optimizar flujos de trabajo con las herramientas de orquestación de Databricks
  • Mantener la documentación de arquitectura, flujos de datos y procedimientos operativos
  • Mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de costes de la plataforma

Requisitos

  • Título universitario o de posgrado en informática, ingeniería de datos, sistemas de información u otro campo técnico relacionado
  • Al menos 8 años de experiencia en ingeniería de datos o desarrollo de plataformas de datos
  • Experiencia práctica con Databricks y Apache Spark
  • Dominio de PySpark, Python y SQL
  • Experiencia con servicios de datos de AWS, incluidos S3, Glue, Lambda e IAM
  • Experiencia con Delta Lake y arquitectura lakehouse
  • Sólidos conocimientos de procesamiento distribuido de datos
  • Sólidos conocimientos de marcos ETL y ELT
  • Sólidos conocimientos de técnicas de modelado de datos
  • Experiencia práctica con componentes de Databricks como Delta Lake, Workflows y Unity Catalog
  • Amplia experiencia en la creación de pipelines integrales por lotes y en streaming con AWS y Databricks
  • Familiaridad con la optimización del rendimiento de Spark y Delta Lake
  • Experiencia en el soporte de cargas de trabajo de analítica, generación de informes o IA/ML en una plataforma lakehouse
  • Conocimientos de gobernanza de datos, gestión de metadatos y controles de seguridad
  • Experiencia en los sectores Legal, Cumplimiento, Servicios Financieros u otras industrias reguladas
  • Comprensión de conceptos de datos legales, incluidos contratos, cláusulas, obligaciones y asuntos
  • Experiencia con procesamiento de datos no estructurados o pipelines de documentos y NLP
  • Experiencia con Power BI, Power Apps o Power Platform
  • Experiencia en la gestión de datos confidenciales en entornos sujetos a auditorías

Beneficios

  • Plan de ahorro para la jubilación 401(k) con aportaciones de la empresa
  • Opciones de seguro que incluyen vida básica, cobertura médica, dental, oftalmológica, discapacidad a largo plazo y otras coberturas opcionales
  • Permisos remunerados que cubren vacaciones, bajas por enfermedad, discapacidad a corto plazo y responsabilidades de cuidado familiar
  • Programa de asistencia al empleado
  • Compensación por incentivos con elegibilidad para premios anuales basados en el rendimiento
  • Elegibilidad para determinados planes de ahorro con ventajas fiscales
  • Oportunidades inclusivas de desarrollo profesional
  • Apoyo flexible para la conciliación de la vida laboral y personal
  • Días de voluntariado remunerados
  • Redes de empleados

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