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73 Strings
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51 – 200 Empleados
FinanzasFintechInteligencia artificial
73 Strings es una empresa fintech global que desarrolla tecnología de inteligencia aumentada para el análisis, la valoración y el seguimiento de activos ilíquidos. Su plataforma integra la extracción de datos, el seguimiento de carteras y los procesos de valoración para ayudar a los gestores de activos alternativos a transformar datos financieros complejos en información oportuna y útil para la toma de decisiones. La empresa presta servicio a firmas de capital privado, capital riesgo, crédito privado e infraestructura, y contribuye a que sus procesos de valoración sean más eficientes y fundamentados mediante análisis basados en inteligencia artificial.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a Sénior de Datos en 73 Strings — Híbrido, India

Lidera pipelines seguros de datos por lotes y en streaming para la plataforma de valoración de capital privado de 73 Strings. Trabaja con Azure, Databricks, Snowflake e infraestructura de CI/CD.

INIndiaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
AirflowApacheAzureKafkaMS SQL ServerPythonSparkSQL

Descripción

  • Desarrollar y operar pipelines, integraciones y sistemas de almacén de datos que respalden la valoración y la monitorización
  • Asumir la responsabilidad de los flujos de datos de producción, desde la captura de fuentes hasta la transformación, conciliación y entrega a clientes
  • Gestionar flujos de trabajo basados en GitHub con pruebas automatizadas y procesos continuos de integración y despliegue
  • Contribuir a la evolución de la arquitectura de la plataforma en las capas de ingesta, procesamiento y entrega
  • Crear y operar pipelines por lotes y en streaming utilizando bases de datos, API, flujos de eventos y datos semiestructurados
  • Implementar la captura de cambios y la carga incremental, con soporte para ordenación, eliminaciones, reproducción y dimensiones lentamente cambiantes
  • Desarrollar conjuntos de datos con arquitectura medallion y modelos dimensionales en Snowflake, Microsoft SQL Server y Databricks
  • Aplicar contratos de datos, comprobaciones de conciliación y cuarentena a nivel de fila antes de publicar los datos
  • Gestionar los procesos de GitHub y CI/CD de las cargas de trabajo de datos, incluidas las pruebas, la revisión de código, la promoción entre entornos y el despliegue de infraestructura como código
  • Diagnosticar incidentes de datos en producción y convertir los requisitos de producto, valoración y clientes en pipelines operativos fiables

Requisitos

  • Al menos 10 años de experiencia diseñando sistemas de datos en producción
  • Dominio de Snowflake o Databricks como plataforma principal, incluido el modelado de datos, la optimización del rendimiento y la gestión de costes
  • Dominio de Python y SQL para desarrollar y probar pipelines
  • Experiencia con captura de cambios y procesamiento de eventos, incluida la ordenación, la reproducción y la evolución de esquemas
  • Experiencia práctica con Azure, Databricks, ADLS y conectividad de red privada
  • Experiencia utilizando GitHub y CI/CD para cargas de trabajo de datos mediante GitHub Actions o una plataforma equivalente
  • Conocimientos de calidad de datos, conciliación, monitorización y respuesta ante incidentes de producción
  • Experiencia creando plataformas de datos seguras y multiinquilino, con aislamiento de inquilinos, controles de acceso y protección de datos
  • Se valorará: Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles y DQX, o capacidades comparables de Snowflake
  • Se valorará: Debezium, Kafka Connect o Confluent Kafka
  • Se valorará: Apache Airflow o un orquestador de flujos de trabajo comparable
  • Se valorará: Kafka o Spark Structured Streaming, Apache Iceberg o Delta Sharing, y dbt
  • Se valorará la experiencia con datos de mercados privados, como valoraciones, fondos, empresas de cartera o actividad de capital
  • Capacidad para trabajar directamente con equipos técnicos de clientes y colaborar con ingeniería de campo, producto y otras partes interesadas

Beneficios

  • Un entorno de trabajo de apoyo
  • Espacio para tomar la iniciativa y liderar mejoras
  • Oportunidades continuas de aprendizaje profesional
  • Una cultura de equipo colaborativa

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