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State Street
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Sponsor per visto H1BFinanzaFintechServizi bancari
State Street è una società globale di servizi finanziari che serve gli investitori istituzionali attraverso soluzioni di gestione e amministrazione degli investimenti. La sua offerta comprende la gestione patrimoniale, i servizi di custodia e la ricerca sugli investimenti, supportati da competenze nei settori della finanza, della tecnologia finanziaria e dell’attività bancaria. L’azienda si concentra sull’aiutare i clienti a gestire attività di investimento complesse attraverso dati, analisi e capacità operative progettate per migliorare l’efficienza e supportare le decisioni finanziarie.
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Offerte dell’azienda

Data Engineer, Vicepresidente Assistente - Princeton, NJ

Costruisci piattaforme lakehouse su AWS e Databricks a supporto delle attività legali e di compliance di State Street. Sviluppa pipeline di dati governate per analisi, reportistica e applicazioni di IA/ML.

USStati UnitiMAMassachusettsNJNew Jersey
100.000 $ – 167.500 $ / anno
In sedeTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
ApacheAWSAzureCloudDockerETLOraclePySparkPythonSparkSQLUnity

Descrizione

  • Costruire e mantenere pipeline di dati scalabili con PySpark, Python e Spark SQL
  • Sviluppare e ottimizzare i workflow ETL/ELT di Databricks con Delta Lake
  • Implementare un’architettura lakehouse Bronze, Silver e Gold per piattaforme di dati aziendali
  • Gestire Jobs, Workflows e Notebooks di Databricks per carichi di lavoro batch e streaming
  • Creare framework riutilizzabili per l’acquisizione, l’elaborazione e l’orchestrazione dei dati
  • Containerizzare i carichi di lavoro di dati con Docker e automatizzare i processi tramite script
  • Collegare le pipeline Databricks a Power Apps e Power Automate
  • Rendere i dati disponibili agli utenti aziendali tramite API, connettori e dataset curati
  • Progettare e ottimizzare le architetture lakehouse di Databricks
  • Integrare SQL Server, Oracle e altre fonti di dati aziendali
  • Applicare metodi di modellazione dimensionale, partizionamento e ottimizzazione
  • Elaborare formati strutturati e semistrutturati, inclusi JSON e Parquet
  • Migliorare le prestazioni tramite caching, indicizzazione e ottimizzazione di Spark
  • Pubblicare dataset curati per Power BI, Power Apps e i workflow di Power Automate
  • Mantenere la qualità dei dati con test unitari, framework di validazione e controlli automatizzati
  • Monitorare e risolvere i problemi dei carichi di lavoro e delle pipeline Spark distribuite
  • Analizzare i log e risolvere i problemi di produzione in Databricks e negli ambienti cloud
  • Mantenere la lineage e la coerenza dei dati e la preparazione agli audit
  • Collaborare con i team Legal, Security, Compliance ed Enterprise Data
  • Tradurre i requisiti aziendali in soluzioni di data engineering
  • Operare come esperto di riferimento per Databricks e l’architettura lakehouse
  • Guidare iniziative in autonomia e assumersi la responsabilità dei deliverable
  • Supportare la governance con Databricks Unity Catalog e i controlli AWS IAM e KMS
  • Rispettare i requisiti di privacy dei dati, normativi, di sicurezza e di audit
  • Mantenere i controlli di accesso e gli standard di classificazione e gestione dei dati
  • Collaborare con i team IAM e sicurezza per proteggere l’accesso ai dati
  • Progettare e mantenere pipeline CI/CD con Harness, Azure DevOps o GitHub
  • Automatizzare il deployment degli asset Databricks con Databricks Repos e CLI
  • Monitorare, pianificare e ottimizzare i workflow con gli strumenti di orchestrazione Databricks
  • Mantenere la documentazione dell’architettura, dei flussi di dati e delle procedure operative
  • Migliorare le prestazioni, la scalabilità e l’efficienza dei costi della piattaforma

Requisiti

  • Laurea triennale o magistrale in informatica, ingegneria dei dati, sistemi informativi o altro ambito tecnico correlato
  • Almeno 8 anni di esperienza nell’ingegneria dei dati o nello sviluppo di piattaforme dati
  • Esperienza pratica con Databricks e Apache Spark
  • Padronanza di PySpark, Python e SQL
  • Esperienza con i servizi dati AWS, inclusi S3, Glue, Lambda e IAM
  • Esperienza con Delta Lake e l’architettura lakehouse
  • Solide conoscenze di elaborazione distribuita dei dati
  • Solide conoscenze dei framework ETL ed ELT
  • Solide conoscenze delle tecniche di modellazione dei dati
  • Esperienza pratica con componenti Databricks come Delta Lake, Workflows e Unity Catalog
  • Ampia esperienza nella creazione di pipeline batch e streaming end-to-end con AWS e Databricks
  • Familiarità con l’ottimizzazione delle prestazioni di Spark e Delta Lake
  • Esperienza nel supporto di carichi di lavoro di analisi, reportistica o IA/ML su una piattaforma lakehouse
  • Conoscenza della governance dei dati, della gestione dei metadati e dei controlli di sicurezza
  • Esperienza in ambito Legal, Compliance, Servizi Finanziari o altri settori regolamentati
  • Conoscenza dei concetti di dati legali, inclusi contratti, clausole, obblighi e pratiche
  • Esperienza nell’elaborazione di dati non strutturati o in pipeline documentali e NLP
  • Esperienza con Power BI, Power Apps o Power Platform
  • Esperienza nella gestione di dati sensibili in ambienti soggetti ad audit

Benefit

  • Piano di risparmio previdenziale 401(k) con contributo dell’azienda
  • Opzioni assicurative che includono assicurazione sulla vita di base, copertura medica, odontoiatrica, oculistica, per invalidità a lungo termine e altre coperture facoltative
  • Congedi retribuiti per ferie, malattia, invalidità a breve termine e responsabilità di assistenza familiare
  • Programma di assistenza ai dipendenti
  • Compenso incentivante con possibilità di ricevere premi annuali basati sulle prestazioni
  • Possibilità di accedere a determinati piani di risparmio con vantaggi fiscali
  • Opportunità inclusive di sviluppo professionale
  • Supporto flessibile per l’equilibrio tra vita professionale e personale
  • Giornate di volontariato retribuite
  • Reti dei dipendenti

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