73 Strings
73 Strings
73 Strings è una società fintech globale che sviluppa tecnologie di intelligenza aumentata per l’analisi, la valutazione e il monitoraggio di asset illiquidi. La sua piattaforma riunisce l’estrazione dei dati, il monitoraggio dei portafogli e i flussi di lavoro per la valutazione, aiutando i gestori di asset alternativi a trasformare dati finanziari complessi in informazioni tempestive e utili per prendere decisioni. L’azienda serve società di private equity, venture capital, credito privato e infrastrutture, supportando processi di valutazione più efficienti e consapevoli attraverso analisi basate sull’intelligenza artificiale.

Senior Data Engineer presso 73 Strings — Ibrido, India

Guida pipeline di dati sicure in batch e streaming per la piattaforma di valutazione del private capital di 73 Strings. Lavora con Azure, Databricks, Snowflake e infrastrutture CI/CD.

Descrizione

  • Sviluppare e gestire pipeline, integrazioni e sistemi di data warehouse a supporto della valutazione e del monitoraggio
  • Assumersi la responsabilità dei flussi di dati di produzione, dalla cattura delle fonti fino alla trasformazione, alla riconciliazione e alla consegna ai clienti
  • Gestire workflow basati su GitHub con test automatizzati e integrazione e distribuzione continue
  • Contribuire all’evoluzione dell’architettura della piattaforma nei livelli di acquisizione, elaborazione e distribuzione
  • Creare e gestire pipeline batch e streaming utilizzando database, API, flussi di eventi e dati semistrutturati
  • Implementare la cattura delle modifiche e il caricamento incrementale con supporto per ordinamento, eliminazioni, replay e dimensioni a variazione lenta
  • Sviluppare dataset con architettura medallion e modelli dimensionali in Snowflake, Microsoft SQL Server e Databricks
  • Applicare contratti sui dati, controlli di riconciliazione e quarantena a livello di riga prima della pubblicazione dei dati
  • Gestire i processi GitHub e CI/CD dei carichi di lavoro dati, inclusi test, revisione del codice, promozione tra ambienti e distribuzione dell’infrastruttura come codice
  • Diagnosticare gli incidenti sui dati in produzione e trasformare i requisiti di prodotto, valutazione e clientela in pipeline operative affidabili

Requisiti

  • Almeno 10 anni di esperienza nell’ingegneria di sistemi dati in produzione
  • Competenza avanzata in Snowflake o Databricks come piattaforma primaria, inclusi modellazione dei dati, ottimizzazione delle prestazioni e gestione dei costi
  • Padronanza di Python e SQL per sviluppare e testare pipeline
  • Esperienza nella cattura delle modifiche e nell’elaborazione degli eventi, inclusi ordinamento, replay ed evoluzione dello schema
  • Esperienza pratica con Azure, Databricks, ADLS e connettività di rete privata
  • Esperienza nell’utilizzo di GitHub e CI/CD per carichi di lavoro dati tramite GitHub Actions o una piattaforma equivalente
  • Conoscenza della qualità dei dati, della riconciliazione, del monitoraggio e della risposta agli incidenti di produzione
  • Esperienza nella creazione di piattaforme dati sicure e multi-tenant, con isolamento dei tenant, controlli di accesso e protezione dei dati
  • Preferibile: Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles e DQX, oppure funzionalità Snowflake comparabili
  • Preferibile: Debezium, Kafka Connect o Confluent Kafka
  • Preferibile: Apache Airflow o un orchestratore di workflow comparabile
  • Preferibile: Kafka o Spark Structured Streaming, Apache Iceberg o Delta Sharing e dbt
  • Preferibile: esperienza con dati dei mercati privati, come valutazioni, fondi, società in portafoglio o attività di capitale
  • Capacità di lavorare direttamente con i team tecnici dei clienti e collaborare con ingegneria sul campo, prodotto e altri stakeholder

Benefit

  • Un ambiente di lavoro solidale
  • Spazio per prendere iniziative e guidare i miglioramenti
  • Opportunità continue di apprendimento professionale
  • Una cultura di squadra collaborativa

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