FINNOMENA este o companie thailandeză de tehnologie financiară care activează la intersecția dintre finanțe și media. Platforma sa îi ajută pe investitorii individuali să cerceteze piețele, să urmărească știrile financiare, să compare fonduri mutuale, să consulte recomandări și să își gestioneze deciziile de investiții. Pe lângă alertele de piață, analizele săptămânale, instrumentele de selecție a fondurilor și informațiile despre prețuri în timp real, precum prețurile aurului, FINNOMENA permite deschiderea de conturi și cumpărarea de fonduri mutuale, inclusiv accesul la fondurile administrate de companie. Compania reunește conținut despre investiții, instrumente de cercetare și distribuția fondurilor într-un singur serviciu destinat investitorilor individuali.
Inginer asociat în analiza datelor – FINNOMENA, muncă hibridă în Thailanda
Inginerul asociat în analiza datelor este responsabil de fluxuri SQL, Python și PySpark, cu accent pe ingestia în Google Cloud, calitatea datelor, monitorizare și suport pentru analiză.
Descriere
- Construirea și întreținerea fluxurilor ETL și ELT batch alocate, folosind SQL, Python și PySpark
- Sprijinirea ingestiei din baze de date, API-uri, fișiere și surse Google Workspace
- Aplicarea operațiunilor de bază pentru curățarea și transformarea datelor, precum și validarea de la sursă la destinație
- Contribuirea la dezvoltarea și întreținerea fluxurilor de date în timp real cu Google Cloud Pub/Sub și Datastream
- Crearea și întreținerea verificărilor pentru date lipsă, duplicate, nevalide și întârziate
- Urmărirea fluxurilor batch și streaming, a prospețimii datelor și a stării generale a fluxurilor
- Inspectarea jurnalelor, rezolvarea problemelor obișnuite și escaladarea incidentelor mai complexe
- Sprijinirea rerulării autorizate a fluxurilor și a reprocesării datelor
- Asamblarea seturilor de date pentru utilizarea ulterioară în analiză și raportare
- Sprijinirea întreținerii tablourilor de bord care urmăresc starea fluxurilor și calitatea datelor
- Documentarea mapărilor de date, a logicii de transformare, a criteriilor de validare și a procedurilor de depanare
- Lucrul cu Git și participarea la evaluări de cod și testări înainte de lansare
Cerințe
- Deschis pentru absolvenți recenți și candidați cu până la doi ani de experiență relevantă
- Cunoștințe practice de SQL, Python și PySpark
- Capacitatea de a construi și întreține fluxuri ETL și ELT batch
- Capacitatea de a sprijini ingestia din baze de date, API-uri, fișiere și surse Google Workspace
- Înțelegerea practicilor de curățare și transformare a datelor și de validare de la sursă la destinație
- Capacitatea de a contribui la fluxuri de date streaming construite cu Google Cloud Pub/Sub și Datastream
- Capacitatea de a crea și întreține verificări pentru calitatea datelor
- Capacitatea de a monitoriza fluxurile, de a inspecta jurnalele și de a rezolva problemele obișnuite
- Capacitatea de a documenta mapările de date, logica de transformare, criteriile de validare și procedurile de depanare
- Experiență sau familiaritate cu Git, evaluări de cod și testarea software-ului
- Familiaritate cu servicii Google Cloud precum BigQuery, Dataform, Google Cloud Storage, Managed Service for Apache Airflow, Managed Service for Apache Spark, Pub/Sub și Datastream
Beneficii
- Experiență practică de lucru cu platforma de date Google Cloud a echipei
- Mentorat și sprijin pentru evaluarea codului din partea colegilor cu experiență