Leitender Dateningenieur in Seeking Alpha

Seeking Alpha sucht einen talentierten und erfahrenen Senior Data Engineer, der sich uns anschließt.

Hier In Ihrer Rolle entwerfen, bauen und warten Sie die Infrastruktur, die für die Analyse großer Datenmengen erforderlich ist. Als Experte für Datenmanagement, ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Data Warehousing arbeiten Sie mit verschiedenen Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken.

Über Ihr technisches Fachwissen hinaus , benötigen Sie ausgeprägte Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten. Sie arbeiten eng mit dem Daten- und Analyseteam und anderen Stakeholdern zusammen, um Data-Engineering-Projekte zu identifizieren und zu priorisieren und sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur mit den allgemeinen Geschäftszielen und -vorgaben übereinstimmt.

Warum wir ein großartiges Unternehmen sind für die Sie arbeiten

Seeking Alpha ist die führende Online-Adresse für engagierte Investoren. Wir haben ein tolles Produkt. Unsere Crowdsourcing-Recherche und modernsten Anlagetools helfen fast 300.000 zahlenden Abonnenten, ihre finanziellen Ziele zu erreichen.

Uns liegt die Work-Life-Balance am Herzen: Wir arbeiten hauptsächlich von zu Hause aus, bieten viele Vergünstigungen und bestehen darauf, dass Sie genieße sie.

Wir investieren in Menschen. Wir betrachten jeden Mitarbeiter als eine langfristige Investition und legen Wert darauf, unsere Teamkollegen kontinuierlich zu fördern und zu schulen.

Wenn Sie auch danach suchen, dann bewerben Sie sich!

VERANTWORTLICHKEITEN

• Arbeiten Sie eng mit Datenwissenschaftlern/-analytikern und anderen Interessengruppen zusammen, um Data-Engineering-Projekte zu identifizieren und zu priorisieren und um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur auf die Geschäftsziele abgestimmt ist.
• Entwerfen, erstellen und pflegen Sie eine optimale Datenpipeline-Architektur für die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich externer APIs , Datenströme und Datenspeicher. 
• Überwachen und optimieren Sie kontinuierlich die Leistung und Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur und identifizieren und implementieren Sie Lösungen zur Verbesserung der Skalierbarkeit, Effizienz und Sicherheit
• Bleiben Sie über die neuesten Trends auf dem Laufenden und Entwicklungen im Bereich Data Engineering und nutzen Sie dieses Wissen, um Möglichkeiten für Verbesserungen und Innovationen innerhalb der Organisation zu identifizieren
• Lösen Sie herausfordernde Probleme in einem schnelllebigen und sich weiterentwickelnden Umfeld und behalten Sie dabei kompromisslose Qualität bei.
• Implementieren Sie Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen, um sicherzustellen, dass Lösungen den Sicherheitsstandards und -rahmen entsprechen.
• Verbessern Sie die Entwicklungskapazitäten des Teams.

• Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
• 2+ Jahre nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung großer Skalieren Sie Software mithilfe einer objektorientierten oder einer funktionalen Sprache
• Mehr als 5 Jahre Berufserfahrung in der Datentechnik mit Schwerpunkt auf dem Aufbau und der Wartung von Datenpipelines und Data Warehouses
• Ausgeprägte Erfahrung mit Spark, Scala und Python, einschließlich der Fähigkeit, leistungsstarken, wartbaren Code zu schreiben
• Erfahrung mit AWS-Diensten, einschließlich EC2, S3, Athena, Lambda und EMR
• Vertrautheit mit Data-Warehousing-Konzepten und -Technologien wie Columnar Storage, Data Lakes und SQL
• Erfahrung mit der Orchestrierung und Planung von Datenpipelines unter Verwendung von Tools wie Airflow
• Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten Fähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten
• Gutes Englisch – ein Muss
• Ein Teamplayer mit hervorragenden Fähigkeiten zur Zusammenarbeit

Nice to Have:

• Expertise mit Vertica oder Redshift, einschließlich Erfahrung mit Abfrageoptimierung und Leistungsoptimierung
< li>Erfahrung mit maschinellen Lern- und/oder Data-Science-Projekten
• Kenntnisse über Best Practices für Data Governance und Sicherheit, einschließlich Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA
• Kenntnisse über Spark-Interna (Optimierung). , Abfrageoptimierung)