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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 sénior de datos - Híbrido en Londres

Lidera el diseño y la operación de canalizaciones y almacenes de datos en Azure para la plataforma de valoración de capital privado de 73 Strings. Sé responsable de la ingesta, transformación, calidad de datos, CI/CD y entrega de datos a clientes.

GBReino UnidoHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
AirflowApacheAzureKafkaMS SQL ServerPythonSparkSQL

Descripción

  • Define la arquitectura de la plataforma en las áreas de ingesta, procesamiento y entrega
  • Construye y opera canalizaciones por lotes y en streaming desde bases de datos, API, flujos de eventos y datos semiestructurados
  • Implementa la captura de datos modificados y la carga incremental, con soporte para ordenamiento, eliminaciones, reproducción y dimensiones lentamente cambiantes
  • Crea conjuntos de datos por capas medallion y modelos de datos dimensionales
  • Entrega datos a Snowflake, Microsoft SQL Server y Databricks
  • Aplica contratos de datos, conciliación y cuarentena a nivel de fila antes de la publicación
  • Gestiona los flujos de trabajo de GitHub y CI/CD, incluidas las pruebas, la revisión de código, la promoción entre entornos y el despliegue de infraestructura como código
  • Diagnostica y resuelve fallos de datos en producción
  • Convierte los requisitos de producto, valoración y los equipos de clientes en canalizaciones operativas fiables

Requisitos

  • Al menos 10 años de experiencia en ingeniería de sistemas de datos de producción
  • Experiencia práctica con Snowflake o Databricks como plataforma principal, incluidos el modelado de datos, la optimización del rendimiento y el control de costes
  • Dominio sólido de Python y SQL para desarrollar y probar canalizaciones
  • Experiencia con captura de datos modificados y procesamiento de eventos, incluidos el ordenamiento, la reproducción y la evolución de esquemas
  • Experiencia práctica con Azure, incluidos Databricks, ADLS y la conectividad de red privada
  • Experiencia gestionando cargas de trabajo de datos con GitHub y CI/CD, mediante GitHub Actions o un sistema comparable
  • Experiencia en calidad de datos, conciliación, monitorización y respuesta a incidentes de producción
  • Experiencia creando plataformas de datos seguras y multiinquilino, con aislamiento de inquilinos, controles de acceso y protección de datos
  • Capacidad para trabajar directamente con equipos técnicos de clientes y colaborar con ingeniería de campo, producto y otras partes interesadas
  • Se valorará: experiencia con Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles y DQX, o equivalentes de Snowflake como Dynamic Tables, Streams and Tasks, Snowpark, despliegues con Snowflake CLI y Data Metric Functions
  • Se valorará: experiencia con Debezium, Kafka Connect o Confluent Kafka
  • Se valorará: experiencia con Apache Airflow u otro orquestador de flujos de trabajo comparable
  • Se valorará: experiencia con Kafka o Spark Structured Streaming, Apache Iceberg o Delta Sharing, y dbt
  • Se valorará: experiencia con datos de mercados privados relacionados con valoraciones, fondos, empresas participadas o actividad de capital

Beneficios

  • Un entorno de trabajo solidario
  • Una cultura centrada en la innovación y la colaboración
  • Posibilidad de asumir responsabilidades y tomar la iniciativa
  • Oportunidades continuas de aprendizaje

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