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73 Strings
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51 – 200 Employés
FinanceFintechIntelligence artificielle
73 Strings est une entreprise mondiale de technologie financière qui développe une technologie d’intelligence augmentée destinée à l’analyse, à l’évaluation et au suivi des actifs illiquides. Sa plateforme réunit l’extraction des données, le suivi des portefeuilles et les processus d’évaluation afin d’aider les gestionnaires d’actifs alternatifs à transformer des données financières complexes en informations opportunes et exploitables. L’entreprise accompagne des sociétés de capital-investissement, de capital-risque, de crédit privé et d’infrastructures, en favorisant des processus d’évaluation plus efficaces et mieux éclairés grâce à des analyses fondées sur l’intelligence artificielle.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur data senior - Hybride à Londres

Pilotez la conception et l’exploitation des pipelines et entrepôts de données Azure pour la plateforme de valorisation du capital-investissement de 73 Strings. Prenez en charge l’ingestion, la transformation, la qualité des données, le CI/CD et la fourniture de données aux clients.

GBRoyaume-UniHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AirflowApacheAzureKafkaMS SQL ServerPythonSparkSQL

Description

  • Définir l’architecture de la plateforme pour l’ingestion, le traitement et la fourniture des données
  • Construire et exploiter des pipelines batch et streaming à partir de bases de données, d’API, de flux d’événements et de données semi-structurées
  • Mettre en œuvre la capture des données modifiées et le chargement incrémentiel, avec prise en charge de l’ordonnancement, des suppressions, de la relecture et des dimensions à évolution lente
  • Créer des jeux de données en couches medallion et des modèles de données dimensionnels
  • Fournir des données à Snowflake, Microsoft SQL Server et Databricks
  • Appliquer des contrats de données, la réconciliation et la mise en quarantaine au niveau des lignes avant publication
  • Gérer les workflows GitHub et le CI/CD, notamment les tests, la revue de code, la promotion entre environnements et le déploiement d’infrastructure as code
  • Diagnostiquer et résoudre les incidents de données en production
  • Transformer les exigences des équipes produit, valorisation et clients en pipelines opérationnels fiables

Exigences

  • Au moins 10 ans d’expérience dans l’ingénierie de systèmes de données en production
  • Expertise pratique de Snowflake ou Databricks comme plateforme principale, notamment en modélisation des données, optimisation des performances et maîtrise des coûts
  • Solides compétences en Python et SQL pour développer et tester des pipelines
  • Expérience de la capture des données modifiées et du traitement des événements, notamment l’ordonnancement, la relecture et l’évolution des schémas
  • Expérience pratique d’Azure, notamment Databricks, ADLS et la connectivité réseau privée
  • Expérience de la gestion de charges de travail de données avec GitHub et le CI/CD, à l’aide de GitHub Actions ou d’un système comparable
  • Expérience en qualité des données, réconciliation, supervision et réponse aux incidents de production
  • Expérience de la création de plateformes de données sécurisées et multi-locataires, avec isolation des locataires, contrôles d’accès et protection des données
  • Capacité à travailler directement avec les équipes techniques des clients et à collaborer avec l’ingénierie terrain, les équipes produit et les autres parties prenantes
  • Atout : expérience de Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles et DQX, ou d’équivalents Snowflake tels que Dynamic Tables, Streams and Tasks, Snowpark, les déploiements Snowflake CLI et Data Metric Functions
  • Atout : expérience de Debezium, Kafka Connect ou Confluent Kafka
  • Atout : expérience d’Apache Airflow ou d’un orchestrateur de workflows comparable
  • Atout : expérience de Kafka ou Spark Structured Streaming, Apache Iceberg ou Delta Sharing, et dbt
  • Atout : expérience des données des marchés privés liées aux valorisations, aux fonds, aux sociétés en portefeuille ou aux activités de capital

Avantages

  • Un environnement de travail bienveillant
  • Une culture axée sur l’innovation et la collaboration
  • La possibilité de prendre des responsabilités et des initiatives
  • Des possibilités d’apprentissage continu

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