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TD es un importante banco norteamericano que presta servicios a particulares, empresas y clientes institucionales mediante sus divisiones de banca personal y empresarial, seguros, gestión patrimonial y servicios de valores. Su amplio modelo operativo ofrece oportunidades profesionales en los sectores bancario y financiero, con puestos en distintas regiones y áreas de especialización. TD también destaca la sostenibilidad, la diversidad, la equidad, la inclusión y el impacto comunitario, promoviendo una cultura laboral centrada en el cuidado, el respeto y el crecimiento de sus empleados.

Ingeniero sénior de datos (Scala, Spark, Python) – TD, Toronto híbrido

Únete a TD Securities como ingeniero sénior de datos para apoyar plataformas de riesgo de mercados de capitales. Desarrolla y mantén sistemas de datos en tiempo real e infraestructura de analítica escalables con Scala, Python y Spark.

Descripción

  • Diseñar sistemas distribuidos de procesamiento de datos con Scala, Python y Apache Spark
  • Desarrollar y optimizar pipelines de Spark de procesamiento por lotes y en streaming a gran escala
  • Traducir las necesidades de datos de científicos, analistas y partes interesadas en soluciones eficaces
  • Mantener sistemas de procesamiento en tiempo real con Scala, Spark, PySpark y Akka/Pekko
  • Crear y dar soporte a flujos de trabajo ETL que transformen e integren datos de múltiples fuentes
  • Dar soporte a plataformas de datos para riesgo de crédito, riesgo de crédito de contraparte, XVA e informes regulatorios
  • Aplicar prácticas de Databricks Unity Catalog, linaje, clasificación y gobierno de acceso
  • Utilizar FpML, modelado de productos financieros y estándares de datos de referencia de mercados de capitales
  • Proteger la calidad, fiabilidad e integridad de los datos mediante pruebas y monitoreo automatizados
  • Colaborar con equipos de DevOps para implementar y operar pipelines de datos de CI/CD y basados en la nube
  • Mejorar el rendimiento y la escalabilidad de Spark mediante la optimización y el ajuste de trabajos
  • Contribuir a las revisiones de código y fortalecer las prácticas de ingeniería
  • Mantenerse al día con la evolución de las herramientas y métodos de ingeniería de datos
  • Comunicarse eficazmente con colegas técnicos y no técnicos
  • Desarrollar relaciones sólidas entre los equipos de negocio y tecnología para mejorar la productividad y la eficacia operativa

Requisitos

  • Título universitario o de posgrado en informática, ingeniería o una disciplina relacionada
  • Al menos cinco años de experiencia en ingeniería de datos, especialmente con Python, Scala y Spark
  • Sólidos conocimientos de almacenes de datos, modelado de datos y prácticas ETL
  • Experiencia práctica con Azure ADLS, Azure Databricks y Dremio
  • Experiencia práctica con Hadoop, Kafka, Hive y HBase
  • Experiencia práctica utilizando Akka/Pekko para crear sistemas distribuidos
  • Comprensión de los protocolos de comunicación REST y gRPC
  • Sólidos conocimientos de SQL y experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL
  • La experiencia con GCP o Azure y Docker o Kubernetes es una ventaja
  • La experiencia con Apache Kafka o Confluent es una ventaja
  • Dominio de C# para desarrollar complementos de Excel
  • Experiencia creando pipelines de CI/CD y utilizando infraestructura como código
  • Conocimientos de prácticas de gobierno y seguridad de datos
  • Familiaridad con flujos de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos
  • Experiencia con analítica en tiempo real y arquitecturas orientadas a eventos
  • Gran capacidad para resolver problemas y trabajar de forma independiente y colaborativa
  • Buenas habilidades de comunicación y experiencia trabajando entre distintas funciones
  • Capacidad demostrada para colaborar eficazmente con equipos globales
  • Experiencia desempeñándose en entornos dinámicos y adaptándose a las prioridades del negocio
  • Los conocimientos de valoración de derivados y mercados de capitales son una ventaja

Beneficios

  • Compensación variable discrecional vinculada al rendimiento empresarial e individual
  • Beneficios de salud y bienestar
  • Programas de ahorro y jubilación
  • Tiempo libre remunerado
  • Beneficios y descuentos bancarios
  • Oportunidades de desarrollo profesional
  • Programas de recompensas y reconocimiento
  • Conversaciones continuas sobre desarrollo, formación y acceso a una plataforma de aprendizaje en línea
  • Programas de mentoría
  • Sesiones de formación e incorporación
  • Adaptaciones laborales como salas de reuniones accesibles y subtítulos para entrevistas virtuales

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