Senior Data Engineer

Senior Data Engineer

Geneva Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
K

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und baue eine innovative Datenplattform für unser Team.
  • Unternehmen: Keyrock, ein führendes Unternehmen im Bereich digitale Vermögenswerte mit globalem Team.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
  • Weitere Informationen: Gestalte die Teamkultur und Standards aktiv mit und arbeite in einem positiven Umfeld.
  • Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
  • Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Datenengineering und starke Python- und SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Über Keyrock Seit unserer Gründung im Jahr 2017 sind wir zu einem führenden Akteur im Bereich digitaler Vermögenswerte gewachsen, bekannt für unsere Partnerschaften und Innovationen. Heute arbeiten wir mit über 250 Teammitgliedern weltweit zusammen. Unser diverses Team stammt aus 42 Nationalitäten, mit Hintergründen von selbstgelernten DeFi-Experten bis hin zu PhDs. Überwiegend remote, haben wir Standorte in London, Brüssel und Singapur und veranstalten regelmäßige Online- und Offline-Treffen, um das Team eng zusammenzuhalten. Wir handeln an mehr als 80 Handelsplätzen und arbeiten mit einer Vielzahl von Vermögensausstellern. Als etablierter Market Maker hat unser einzigartiges Fachwissen zu einem schnellen Wachstum geführt. Heute umfassen unsere Dienstleistungen Market Making, Optionshandel, Hochfrequenzhandel, OTC und DeFi-Handelsplätze.

Über das Team und warum die Rolle existiert Das Central Data Team (CDT) ist erst seit wenigen Monaten aktiv, aber Daten sind seit Tag eins das Lebenselixier von Keyrock. Wir bauen jetzt die Keyrock Data Platform auf, um den Keyrockern und den KI-Agenten, die mit ihnen arbeiten, die Daten und den Kontext zu geben, die sie benötigen, um schnell und autonom innerhalb vereinbarter Grenzen und in Übereinstimmung mit unseren gemeinsamen Zielen zu handeln. Dazu gehört es, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu sammeln und in Echtzeit für alle Funktionen, die davon abhängen, verständlich zu machen: Handelsplätze, Vermögens- und Asset-Management, Produkt, Risiko, Finanzen, Compliance und Forschung, um nur einige zu nennen.

Was Sie tun werden:

  • Streaming- und Batch-Pipelines erstellen, die Markt-, Handels- und Portfoliodaten aufnehmen, normalisieren und verteilen, die gegen Feed- und Börsenfehler resilient sind.
  • Selbstbedienungswerkzeuge (SDKs, Muster, Vorlagen, KI-Agenten) erstellen, damit andere Teams Datenprodukte veröffentlichen, konsumieren und darauf aufbauen können, ohne auf uns warten zu müssen.
  • Datenverträge und Schemaevolution verwalten. Schemaänderungen verhindern, die zu Koordinationsereignissen zwischen mehreren Teams führen.
  • Die Lakehouse- und Zeitreihenebene um Verbraucherabfrage-Muster gestalten.
  • Das Data Governance- und Data Quality Framework aufbauen und weiterentwickeln: Erkennung von veralteten Datenfeeds, Schema-Validierung, Bereichsprüfungen, idempotente Schreibvorgänge, Herkunft, Eigentum, Selbstheilung.
  • Die abgeleiteten Analysen erstellen, auf denen das Geschäft basiert: Cross-Exchange-Spreads, VWAP in der Tiefe, Mikrostruktur des Orderbuchs für die Handelsplätze; Portfolioansichten, Exposition, Leistung für Vermögens- und Asset-Management.
  • Beobachtbarkeit, Kosten und Leistung von Anfang an zur ersten Klasse machen.
  • Infrastruktur als Code behandeln (Docker, Terraform, CI/CD) zusammen mit unserem Central Infrastructure Team.
  • Offen arbeiten: alles dokumentieren, eng mit Architektur, Infrastruktur, Plattform und den anderen Teams zusammenarbeiten.

Was wir suchen:

  • Engineering Craft: 8+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktionsdaten-Systemen, auf die andere angewiesen sind.
  • Starke Kenntnisse in Python und SQL: nicht nur in der Lage sein, eine Abfrage zu schreiben, sondern auch zu verstehen, was die Engine damit macht.
  • Code, der für andere leicht zu lesen, zu testen und später zu löschen ist.
  • Starkes Verständnis von Datenmodellierung für sowohl Streaming- als auch analytische Workloads.
  • Effizienz, Qualität, Idempotenz und Beobachtbarkeit werden standardmäßig ernst genommen.
  • Systemdesign: Sie haben Streaming-Systeme auf Kafka, Redpanda, MSK oder Kinesis entworfen und betrieben und haben Meinungen zu Partitionierung, Verbrauchergruppen, Offsets und Schema-Registrierungen.
  • Sie haben einen Zeitreihen-Speicher in der Produktion verwendet (idealerweise ClickHouse; TimescaleDB, QuestDB oder ähnliche sind ebenfalls in Ordnung) und können über das Tabellendesign als Funktion der Abfragemuster sprechen.
  • Sie haben mit einer Lakehouse-Architektur gearbeitet und denken über Tabellenlayout, Partitionierung und Kompaktierung als Designentscheidungen nach, die die Abfrageleistung und die Speicherkosten beeinflussen.
  • Sie bauen für Selbstheilung und Idempotenz. Die erneute Verarbeitung ist sicher, Wiederholungen führen nicht zu doppelten Schreibvorgängen, und das System erholt sich ohne menschliches Eingreifen.
  • Betriebsbereitschaft: Docker, Terraform und CI/CD sind Teil Ihrer Arbeit, kein separates „DevOps“-Ding.
  • Sie denken frühzeitig über Kosten und Leistung nach.
  • Sie instrumentieren während des Aufbaus: Protokolle, Metriken und Traces sind von Anfang an Teil des Systems.
  • Sie entwerfen für Datenqualität und Governance von Anfang an, einschließlich Verträgen, Validierung, Herkunft und Eigentum.

Wie Sie denken und arbeiten:

  • Sie argumentieren von den Grundprinzipien aus, wenn ein Problem neu ist, bleiben pragmatisch, wenn es nicht so ist, und aktualisieren Ihre Sichtweise, wenn Sie mehr lernen.
  • Sie betrachten die Handelsplätze, das Vermögens- und Asset-Management, Produkte, Risiko, Finanzen, Compliance und Forschung als Kunden dessen, was Sie bauen, und kommunizieren mit ihnen auf diese Weise.
  • Sie optimieren für Ergebnisse über Ausgaben. Ein kleineres, einfacheres Produkt, das funktioniert, ist besser als ein größeres, das es nicht tut.
  • Sie übernehmen Verantwortung von Anfang bis Ende: entwerfen, liefern, betreiben, verbessern.
  • Sie sagen, was Sie denken, auch wenn es eine unpopuläre Meinung ist. Sie ändern Ihre Meinung, wenn das Argument besser ist.
  • Sie machen die Menschen um Sie herum besser. Bewertungen sind real, Junioren wachsen durch die Zusammenarbeit mit Ihnen, und Kollegen möchten wieder mit Ihnen arbeiten.
  • Sie sind neugierig, wie Märkte funktionieren. Datenengineering allein wird Sie hier nicht interessieren.
  • Sie sind ehrlich darüber, was Sie wissen und was nicht, und schließen schnell die Lücke.
  • Sie verstehen Finanzmarktdaten: Orderbücher, Trades, Referenzdaten, Portfolios, Expositionen. Krypto, TradFi oder beides sind ein großer Vorteil.

Schön zu haben:

  • Lakehouse-Erfahrung mit Apache Iceberg oder Delta Lake.
  • Vertrautheit mit DataHub oder ähnlichen Metadaten-/Herkunftsplattformen.
  • Rust. Einige unserer leistungsstarken Dienste sind darin geschrieben. Interesse ist willkommen; Sprachbeherrschung ist nicht erforderlich.

Was Sie bekommen:

  • Ein Mandat von Grund auf. Sie werden zu den ersten Einstellungen im CDT gehören, und die Plattform, die Standards und die Teamkultur sind es, die Sie mit uns gestalten können.
  • Starke Partner. Enge Arbeitsbeziehungen mit Architektur, Infrastruktur, Plattform und den Handelsplätzen selbst. Sie werden keine Daten im Vakuum erstellen.
  • Autonomie bei Ihrer Arbeitsweise. Flexible Arbeitszeiten, remote-first, Bereitschaftsdienst während der Geschäftszeiten, der im Team geteilt wird.
  • Ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket mit verschiedenen Vorteilen.
  • Ein Team, das sich gegenseitig mag. Regelmäßige Online-Treffen und ein jährliches Treffen, bei dem alle im selben Raum sind.

Wir setzen uns dafür ein, ein positives und kollaboratives Arbeitsumfeld zu schaffen. Wir heißen Mitarbeiter aller Hintergründe willkommen und stellen ausschließlich auf der Grundlage von Verdienst und Leistung ein, belohnen und befördern.

Senior Data Engineer Arbeitgeber: Keyrock

Keyrock in Wien ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich des systematischen Optionshandels fördert. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlicher Entwicklung bietet das Unternehmen nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt, sondern auch flexible Arbeitsmöglichkeiten, einschließlich Remote-Arbeit. Hier haben Mitarbeiter die Chance, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von Hochfrequenzhandelssystemen weiter auszubauen.

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Kontaktdaten:

Keyrock Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer erhalten könntest

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für Datenengineering! Teile Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Lass uns gemeinsam an deinem Portfolio arbeiten!

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer mit Bravour zu bestehen

Python
SQL
Datenmodellierung
Streaming-Systeme (Kafka, Redpanda, MSK, Kinesis)
Zeitreihenspeicher (ClickHouse, TimescaleDB, QuestDB)
Lakehouse-Architektur
Docker

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserer Kultur passen.

Mach es klar und präzise!:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. Wir wollen schnell verstehen, was du kannst und wie du uns helfen kannst.

Beziehe dich auf die Stelle!:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeig uns, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt zu den Anforderungen der Position passen.

Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung richtig erhalten, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir dich schneller in den Prozess einbeziehen und du verpasst keine wichtigen Informationen!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Keyrock vorbereitet

Verstehe die Unternehmensvision

Informiere dich über Keyrock und ihre Rolle im digitalen Asset-Bereich. Zeige im Interview, dass du die Mission und die Werte des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten zur Erreichung dieser Ziele beitragen können.

Technische Vorbereitung ist alles

Stelle sicher, dass du mit den Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe das Programmieren in Python und SQL, und sei bereit, deine Erfahrungen mit Streaming-Systemen und Datenmodellen zu diskutieren.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast, insbesondere in Bezug auf Datenqualität und Governance.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du an der Teamdynamik und den Projekten interessiert bist. Frage nach den aktuellen Herausforderungen des Central Data Teams und wie du dazu beitragen kannst, diese zu bewältigen.