Citi est une entreprise mondiale de services bancaires et financiers qui accompagne les particuliers, les entreprises, les gouvernements et les institutions. Son offre couvre les services bancaires aux particuliers, les cartes de crédit, la gestion de patrimoine, la banque d’entreprise et la banque d’investissement, grâce à des activités présentes dans plus de 100 pays. En tant que grande organisation financière internationale, Citi réunit des équipes qui travaillent dans les secteurs bancaire, financier et des technologies financières.
Développeur senior en analytique des données chez Citi (hybride, Tampa)
Développez des applications analytiques et des pipelines de données en Python pour les technologies Prime Services de Citi. Contribuez à des outils de surveillance basés sur l’IA et au fonctionnement de plateformes de données financières et d’opérations de production mondiales.
États-Unis
Floride113 840 $ – 170 760 $ / an
HybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur analyticsDescription
- Développer et maintenir des applications analytiques et des pipelines de données, principalement en Python et Java.
- Utiliser des outils de développement assisté par l’IA pour accélérer les livraisons et améliorer la qualité du code.
- Contribuer à la création d’agents de surveillance basés sur l’IA qui améliorent la visibilité opérationnelle et automatisent les tâches de production courantes.
- Développer et optimiser des intégrations d’acquisition de données pour Prime Services et Markets Technology.
- Créer des outils analytiques et des tableaux de bord pour les utilisateurs métier et les analystes quantitatifs.
- Livrer du code de production testé et facile à maintenir, et participer aux revues de code.
- Concevoir des systèmes évolutifs pour traiter de grands volumes de données sur les ordres, les exécutions, les transactions et les positions.
- Créer et maintenir des traitements par lots et des flux de travail automatisés.
- Analyser et résoudre les problèmes techniques sur l’ensemble de la plateforme de données.
- Créer des solutions de données évolutives avec Trino/Starburst, S3, Kafka et Spark.
- Assurer le support des processus de production et des traitements par lots pendant les matinées en Asie.
- Coordonner les relais opérationnels et la continuité avec les équipes aux États-Unis et au Royaume-Uni.
- Contribuer à la surveillance, aux alertes, à la réponse aux incidents, à la résilience opérationnelle et à la continuité des activités.
- Identifier les causes profondes et mettre en œuvre des correctifs durables.
- Collaborer avec des experts métier et des analystes quantitatifs pour comprendre les besoins en données et en analytique.
- Traduire des besoins métier complexes en spécifications techniques et en solutions d’ingénierie.
- Créer des solutions réutilisables pour les besoins récurrents en données.
- Contribuer aux plateformes de visualisation des données et de production de rapports analytiques.
- Garantir l’exactitude, l’exhaustivité et la disponibilité des données dans les délais requis.
- Mettre en œuvre et surveiller des règles de qualité des données, des cadres de validation et des processus de remédiation.
- Documenter les métadonnées et la traçabilité des données.
- Respecter les normes de données de l’entreprise et les exigences réglementaires.
Exigences
- Justifier de 8 à 10 ans d’expérience en ingénierie logicielle, en ingénierie des données ou en analytique des données dans le secteur bancaire ou les services financiers.
- Posséder une solide expérience pratique en ingénierie, avec la conception, le développement et la maintenance de systèmes de données de production en tant que contributeur individuel.
- Avoir utilisé des outils modernes de développement et de test assistés par l’IA, tels que GitHub Copilot, Devin ou Claude.
- Une expérience de création ou de contribution à des agents d’IA pour la surveillance, les alertes ou l’automatisation des flux de travail est fortement souhaitée.
- Comprendre les données financières de Markets, notamment les ordres, les exécutions, le traitement des transactions, la gestion des positions et les données associées au cycle de vie des transactions.
- Avoir travaillé directement avec des analystes quantitatifs et des parties prenantes métier pour transformer les besoins en solutions techniques.
- Avoir assuré le support d’environnements de production mondiaux, notamment pour les traitements par lots hors des heures ouvrées et le support opérationnel.
- Maîtriser Python dans la pratique.
- La connaissance de Java est un atout.
- Une bonne connaissance de Trino/Starburst, S3, Kafka et Spark est fortement souhaitée.
- Maîtriser les outils de programmation et de test assistés par l’IA et posséder une expérience pratique de la conception et du développement de solutions opérationnelles reposant sur des LLM ou des agents.
- Comprendre les cadres d’ingestion et de distribution des données, d’entreprise comme open source.
- Bien connaître les données financières de Markets, notamment les P&L, le risque et les données de référence.
- Avoir de l’expérience avec Kafka et Gemfire ou Redis.
- Maîtriser SQL ainsi que les systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
- Avoir de l’expérience dans la conception et la gestion de traitements par lots, de planificateurs et d’outils d’orchestration de flux de travail.
- Avoir de l’expérience avec les cadres de qualité des données, les méthodes de validation et les stratégies de remédiation.
- Connaître les pipelines CI/CD, la conteneurisation et l’automatisation des déploiements.
- Communiquer efficacement à l’écrit et à l’oral.
- Savoir collaborer avec des analystes quantitatifs et des experts métier afin de comprendre des besoins complexes en données.
- Travailler efficacement avec des équipes diverses réparties dans le monde entier.
- Savoir travailler sous pression, faciliter les discussions et contribuer de manière constructive aux réunions d’équipe.
- Faire preuve de solides qualités diplomatiques.
- Être titulaire d’une licence ou avoir une expérience équivalente ; une formation en informatique, systèmes d’information, mathématiques, statistiques, ingénierie ou dans un autre domaine quantitatif est souhaitée.
- Un master ou une certification avancée dans un domaine pertinent est souhaité.
Avantages
- Primes d’intéressement et de fidélisation discrétionnaires ou calculées selon une formule.
- Couverture médicale, dentaire et optique.
- Plan 401(k).
- Assurance vie, accident et invalidité.
- Programmes de bien-être.
- Congés payés, notamment vacances planifiées, congés maladie et jours fériés payés.