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Sponsor de visa H1BAssuranceFinanceServices bancaires
TD est une grande banque nord-américaine qui sert les particuliers, les entreprises et les clients institutionnels grâce à ses services de banque de détail et commerciale, d’assurance, de gestion de patrimoine et de valeurs mobilières. Son vaste modèle opérationnel offre des possibilités de carrière dans les secteurs bancaire et financier, avec des postes répartis entre différentes régions et spécialités. TD accorde également une grande importance au développement durable, à la diversité, à l’équité, à l’inclusion et à son impact sur les collectivités, en favorisant une culture de travail axée sur l’attention, le respect et l’évolution des employés.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur de données senior (Scala, Spark, Python) – TD, Toronto hybride

Rejoignez TD Securities en tant qu’ingénieur de données senior pour soutenir les plateformes de risque des marchés de capitaux. Concevez et maintenez des systèmes de données en temps réel et une infrastructure analytique évolutifs avec Scala, Python et Spark.

CACanada
126 800 $ – 164 100 $ / an
HybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AkkaApacheAzureCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformgRPCHadoopHBaseKafkaKubernetesNoSQLPySparkPythonScalaSparkSQLSystèmes distribuésUnity

Description

  • Concevoir des systèmes distribués de traitement des données avec Scala, Python et Apache Spark
  • Développer et optimiser des pipelines Spark de traitement par lots et en continu à grande échelle
  • Transformer les besoins en données des scientifiques, des analystes et des parties prenantes en solutions efficaces
  • Assurer la maintenance des systèmes de traitement en temps réel utilisant Scala, Spark, PySpark et Akka/Pekko
  • Créer et prendre en charge des flux de travail ETL qui transforment et intègrent des données provenant de plusieurs sources
  • Prendre en charge les plateformes de données pour le risque de crédit, le risque de crédit de contrepartie, le XVA et les rapports réglementaires
  • Appliquer les pratiques de Databricks Unity Catalog, de lignage, de classification et de gouvernance des accès
  • Utiliser FpML, la modélisation des produits financiers et les normes de données de référence des marchés de capitaux
  • Protéger la qualité, la fiabilité et l’intégrité des données grâce à des tests et à une surveillance automatisés
  • Collaborer avec les équipes DevOps pour déployer et exploiter des pipelines de données CI/CD et infonuagiques
  • Améliorer les performances et l’évolutivité de Spark grâce à l’optimisation et au réglage des tâches
  • Contribuer aux revues de code et renforcer les pratiques d’ingénierie
  • Se tenir au fait de l’évolution des outils et des méthodes d’ingénierie des données
  • Communiquer efficacement avec des collègues techniques et non techniques
  • Développer de solides partenariats entre les équipes commerciales et technologiques afin d’améliorer la productivité et l’efficacité opérationnelle

Exigences

  • Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en ingénierie ou dans une discipline connexe
  • Au moins cinq ans d’expérience en ingénierie des données, notamment avec Python, Scala et Spark
  • Solide connaissance de l’entreposage de données, de la modélisation des données et des pratiques ETL
  • Expérience pratique avec Azure ADLS, Azure Databricks et Dremio
  • Expérience pratique avec Hadoop, Kafka, Hive et HBase
  • Expérience pratique de l’utilisation d’Akka/Pekko pour créer des systèmes distribués
  • Compréhension des protocoles de communication REST et gRPC
  • Solides compétences en SQL et expérience avec les bases de données relationnelles et NoSQL
  • Une expérience avec GCP ou Azure et Docker ou Kubernetes constitue un atout
  • Une expérience avec Apache Kafka ou Confluent constitue un atout
  • Maîtrise de C# pour le développement de compléments Excel
  • Expérience dans la création de pipelines CI/CD et l’utilisation de l’infrastructure comme code
  • Connaissance des pratiques de gouvernance et de sécurité des données
  • Familiarité avec les flux de travail d’apprentissage automatique et de science des données
  • Expérience de l’analytique en temps réel et des architectures pilotées par les événements
  • Excellente capacité à résoudre les problèmes et à travailler de manière autonome et collaborative
  • Excellentes aptitudes à la communication et expérience du travail interfonctionnel
  • Capacité démontrée à collaborer efficacement avec des équipes internationales
  • Expérience dans des environnements dynamiques et capacité à s’adapter aux priorités de l’entreprise
  • La connaissance de la valorisation des produits dérivés et des marchés de capitaux constitue un atout

Avantages

  • Rémunération variable discrétionnaire liée aux performances de l’entreprise et aux performances individuelles
  • Avantages en matière de santé et de bien-être
  • Programmes d’épargne et de retraite
  • Congés payés
  • Avantages et réductions bancaires
  • Possibilités de développement de carrière
  • Programmes de récompenses et de reconnaissance
  • Discussions continues sur le développement, formations et accès à une plateforme d’apprentissage en ligne
  • Programmes de mentorat
  • Sessions de formation et d’intégration
  • Aménagements du lieu de travail tels que des salles de réunion accessibles et le sous-titrage des entretiens virtuels

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