Clear Street 为机构客户开发金融基础设施，将清算、托管、执行和主经纪服务能力整合到一个平台中。其云原生技术旨在取代传统金融系统，为跨资产类别、国家和货币的业务提供统一的运营基础。公司汇聚来自金融、技术及相关运营领域的团队，致力于推动机构管理复杂全球市场的方式现代化。
高级数据工程师（美国远程）
负责构建可靠的数据管道、dbt 模型和治理体系，服务于 Clear Street 的云端经纪与交易平台。 确保营销、客户生命周期及受监管经纪业务数据从采集到使用始终准确。
描述
- 构建并管理支持业务增长、客户生命周期旅程和经纪业务运营的数据系统。
- 从付费营销、联盟营销、自然流量、应用程序、CRM、客服和经纪业务系统中采集支出、点击、转化及相关数据。
- 将营销和经纪业务数据与权威记录系统进行核对。
- 将已入金账户的结果及其他转化数据发送至广告平台。
- 贯通客户从匿名访问、注册、KYC、入金到首次交易各阶段的身份信息。
- 确保生命周期消息、CRM 和客服系统与实际客户事件保持同步。
- 按照受监管经纪交易商标准，对开户、KYC、入金、转账、交易和结算数据进行建模。
- 确保传入数据完整且及时，并正确交付传出的数据同步内容。
- 管理 dbt 数仓分层，包括原始、暂存、身份解析和精选模型。
- 与产品工程团队及外部平台负责人制定数据契约。
- 管理数据治理，包括基于角色的访问控制、个人身份信息脱敏、数据保留、可审计性和自助权限。
- 根据数据使用方的需求，选择批处理、变更数据捕获或流式处理方案。
- 与市场营销、产品和运营团队合作，定义所需事件和字段。
- 与负责交易系统、核心清算分类账、云平台、Kubernetes 和网络的工程及基础设施团队协作。
任职要求
- 至少五年数据工程或分析工程经验，曾负责生产数据管道故障的处理。
- 熟练掌握 SQL 和 Python。
- 具备 dbt 生产环境经验，能够构建分层的原始、暂存和精选数仓模型，并定义数据粒度、测试和增量构建。
- 具备通过托管连接器、事件管道和变更数据捕获方式采集第三方及应用程序数据的实操经验。
- 具备处理架构变更、重新同步、重复数据以及延迟或缺失记录的经验。
- 具备通过反向 ETL、受众群体或转化数据流交付数据，并确保导出后数据准确的经验。
- 具备与权威记录系统核对数据、监控数据新鲜度和数据量并防止反复发生故障的经验。
- 具备基于角色的访问控制、个人身份信息脱敏、数据保留和可审计数据治理经验。
- 熟悉金融科技或经纪业务数据，包括开户与 KYC、入金与转账、交易和结算。
- 能够主动独立开展工作，并在没有庞大升级处理团队的情况下高效完成任务。
福利待遇
- 有竞争力的薪酬、福利和各项津贴。
- 公司股权。
- 401(k) 雇主配比缴款。
- 性别中立的育儿假。
- 全面的医疗、牙科和视力保险。
- 午餐补贴。
- 食材和饮品齐全的厨房。
- 团队欢乐时光活动。
- 加入一支规模小、不断发展的团队。
- 现代化、高质量且技术债务较少的代码库，并有机会构建服务和功能。
- 以业绩为基础、重视协作的文化。
