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Datasite
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1001 – 5000 Dipendenti
Sponsor per visto H1BConsulenzaLegaleLogistica
Datasite sviluppa software sicuro per la gestione di transazioni finanziarie complesse, tra cui fusioni e acquisizioni, ristrutturazioni e raccolta di capitali. La sua piattaforma di data room e gestione delle transazioni aiuta i team lato acquirente e lato venditore a organizzare la due diligence, coordinare le attività dell’operazione e collaborare in sicurezza durante l’intero ciclo di vita della transazione. L’azienda serve banche d’investimento, gruppi di sviluppo aziendale, società di private equity e studi legali, combinando la tecnologia delle data room con funzionalità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per supportare produttività, sicurezza e conformità normativa nelle transazioni internazionali.
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Offerte dell’azienda

Responsabile dell’ingegneria, Dati aziendali

Guida l’ingegneria e la gestione delle persone per una piattaforma proprietaria di dati aziendali. Promuovi la qualità dei dati, l’automazione basata sull’IA e sistemi scalabili a supporto dei flussi di lavoro per fusioni e acquisizioni.

USStati UnitiCACaliforniaNYNew York
141.000 $ – 248.000 $ / anno
IbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseResponsabile ingegneria
CloudElasticsearchETLKafkaPulsarPythonSparkSQL

Descrizione

  • Guidare un’area di prodotto dati assumendo la responsabilità della delivery ingegneristica e della gestione delle persone
  • Supervisionare la delivery di dati e prodotto in termini di copertura, aggiornamento, qualità, prestazioni e risultati commerciali
  • Supportare gli ingegneri attraverso lo sviluppo professionale, la pianificazione della crescita e i processi di promozione
  • Definire pratiche di team per pianificazione, esecuzione, garanzia della qualità, validazione dei dati ed eccellenza operativa
  • Rappresentare l’Ingegneria nella pianificazione interfunzionale con Prodotto, Dati, IA, Design, Operazioni sui dati e team a contatto con i clienti
  • Gestire il debito della piattaforma, le modifiche agli schemi, l’affidabilità delle pipeline e il rischio operativo
  • Trasformare la strategia di prodotto, dati e tecnologia in piani di esecuzione, attività concrete e risultati misurabili
  • Definire l’architettura, rimuovere i blocchi del team e contribuire a iniziative dati ad alto impatto
  • Costruire e scalare una piattaforma di dati aziendali che includa ingestione, arricchimento, normalizzazione, risoluzione delle entità, controlli di qualità e livelli di servizio
  • Migliorare aggiornamento, copertura e accuratezza dei profili aziendali, dei dati finanziari, delle transazioni, della proprietà, dei dati firmografici e delle informazioni di mercato
  • Automatizzare i flussi di lavoro dei dati e trasformare fonti incoerenti in esperienze di prodotto affidabili
  • Creare funzionalità di piattaforma che rendano i dati più facili da cercare, utilizzabili e difendibili nei flussi di sviluppo commerciale per fusioni e acquisizioni
  • Migliorare osservabilità, valutazione e risposta agli incidenti nei sistemi di dati

Requisiti

  • Esperienza nella gestione di team di ingegneria che realizzano prodotti ad alta intensità di dati, dataset proprietari o piattaforme dati su larga scala
  • Solida conoscenza pratica di Python, SQL e dei servizi backend in ambienti ad alta intensità di dati
  • Capacità di fornire direzione tecnica su attività full-stack e API quando le funzionalità dati raggiungono il prodotto
  • Esperienza nella progettazione e gestione di pipeline ETL o ELT, sistemi di qualità dei dati e flussi basati su code, guidati dagli eventi o asincroni
  • Solida comprensione della modellazione dei dati, della risoluzione delle entità, dell’evoluzione degli schemi, dell’affidabilità, dell’osservabilità, dei pattern architetturali e dei compromessi ingegneristici
  • Esperienza con flussi di sviluppo assistiti dall’IA e agentici
  • Capacità di definire criteri di accettazione, valutazioni, test, metriche e pratiche di revisione del codice o del design
  • Capacità di collegare gli investimenti tecnici e sui dati al valore per il cliente, alla strategia di prodotto e ai risultati commerciali
  • È utile avere familiarità con Databricks, Spark, l’elaborazione distribuita, Kafka, Pulsar, Elasticsearch o OpenSearch, database a grafo, infrastrutture di ricerca, flussi di lavoro sui dati assistiti da LLM, risoluzione delle entità, deduplicazione, progettazione di tassonomie o ontologie, modelli di dati per grafi della conoscenza, architetture cloud-native e servizi backend scalabili
  • Dimostrata capacità di giudizio, senso di responsabilità e stile di lavoro collaborativo
  • Capacità di anticipare le dipendenze tra team, bilanciare i rischi tecnici e legati ai dati, prevedere la capacità, negoziare l’ambito, pianificare su più trimestri, comunicare con interlocutori tecnici e non tecnici, guidare l’evoluzione architetturale e migliorare i processi e i cicli di feedback sulla qualità dei dati

Benefit

  • Assicurazione sanitaria, dentistica e oculistica
  • Piano di risparmio previdenziale
  • Ferie retribuite
  • Possibile idoneità a bonus, commissioni o straordinari ove applicabile

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