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TD è una delle principali banche nordamericane e offre servizi a privati, aziende e clienti istituzionali attraverso attività di banca personale e commerciale, assicurazioni, gestione patrimoniale e servizi per i mercati finanziari. Il suo ampio modello operativo sostiene opportunità professionali nei settori bancario e finanziario, con ruoli distribuiti in diverse regioni e aree di specializzazione. TD pone inoltre l’accento sulla sostenibilità, sulla diversità, sull’equità, sull’inclusione e sull’impatto nelle comunità, promuovendo una cultura del lavoro incentrata sull’attenzione, sul rispetto e sulla crescita dei dipendenti.

Senior Data Engineer (Scala, Spark, Python) – TD, Toronto ibrido

Entra in TD Securities come Senior Data Engineer per supportare le piattaforme di rischio dei mercati dei capitali. Costruisci e gestisci sistemi di dati in tempo reale e infrastrutture di analisi scalabili con Scala, Python e Spark.

Descrizione

  • Progettare sistemi distribuiti di elaborazione dei dati con Scala, Python e Apache Spark
  • Sviluppare e ottimizzare pipeline Spark su larga scala per l’elaborazione batch e streaming
  • Tradurre le esigenze di dati di scienziati, analisti e stakeholder in soluzioni efficaci
  • Gestire sistemi di elaborazione in tempo reale utilizzando Scala, Spark, PySpark e Akka/Pekko
  • Creare e supportare flussi di lavoro ETL che trasformano e integrano dati provenienti da più fonti
  • Supportare piattaforme dati per il rischio di credito, il rischio di credito di controparte, XVA e la reportistica normativa
  • Applicare pratiche di Databricks Unity Catalog, lineage, classificazione e governance degli accessi
  • Utilizzare FpML, la modellazione dei prodotti finanziari e gli standard per i dati di riferimento dei mercati dei capitali
  • Proteggere qualità, affidabilità e integrità dei dati mediante test e monitoraggio automatizzati
  • Collaborare con i team DevOps per distribuire e gestire pipeline di dati CI/CD e basate sul cloud
  • Migliorare le prestazioni e la scalabilità di Spark attraverso l’ottimizzazione e il tuning dei job
  • Contribuire alle revisioni del codice e rafforzare le pratiche di ingegneria
  • Mantenersi aggiornati sull’evoluzione degli strumenti e dei metodi di data engineering
  • Comunicare efficacemente con colleghi tecnici e non tecnici
  • Sviluppare solide partnership tra i team aziendali e tecnologici per migliorare produttività ed efficacia operativa

Requisiti

  • Laurea triennale o magistrale in informatica, ingegneria o disciplina affine
  • Almeno cinque anni di esperienza nel data engineering, in particolare con Python, Scala e Spark
  • Solida conoscenza di data warehousing, modellazione dei dati e pratiche ETL
  • Esperienza pratica con Azure ADLS, Azure Databricks e Dremio
  • Esperienza pratica con Hadoop, Kafka, Hive e HBase
  • Esperienza pratica nell’utilizzo di Akka/Pekko per creare sistemi distribuiti
  • Conoscenza dei protocolli di comunicazione REST e gRPC
  • Ottime competenze SQL ed esperienza con database relazionali e NoSQL
  • L’esperienza con GCP o Azure e Docker o Kubernetes costituisce un vantaggio
  • L’esperienza con Apache Kafka o Confluent costituisce un vantaggio
  • Competenza in C# per lo sviluppo di componenti aggiuntivi di Excel
  • Esperienza nella creazione di pipeline CI/CD e nell’utilizzo dell’infrastruttura come codice
  • Conoscenza delle pratiche di data governance e sicurezza
  • Familiarità con i flussi di lavoro di machine learning e data science
  • Esperienza con analisi in tempo reale e architetture event-driven
  • Spiccate capacità di problem solving e capacità di lavorare in autonomia e in collaborazione
  • Chiare capacità comunicative ed esperienza nel lavoro interfunzionale
  • Comprovata capacità di collaborare efficacemente con team globali
  • Esperienza in ambienti dinamici, adattandosi alle priorità aziendali
  • La conoscenza della valutazione dei derivati e dei mercati dei capitali costituisce un vantaggio

Benefit

  • Compenso variabile discrezionale legato alle prestazioni aziendali e individuali
  • Benefit per la salute e il benessere
  • Programmi di risparmio e previdenza
  • Ferie e permessi retribuiti
  • Benefit e sconti bancari
  • Opportunità di sviluppo professionale
  • Programmi di premi e riconoscimenti
  • Confronti continui sullo sviluppo, formazione e accesso a una piattaforma di apprendimento online
  • Programmi di mentoring
  • Sessioni di formazione e onboarding
  • Adattamenti sul posto di lavoro, come sale riunioni accessibili e sottotitoli per i colloqui virtuali

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