Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und unterstütze Big Data-Pipelines für wertvolle Investmentforschung.
- Unternehmen: Point72, eine führende globale alternative Investmentfirma mit einer starken Kultur der Zusammenarbeit.
- Vorteile: Vollständige Gesundheitsversorgung, großzügige Elternzeit, Wellness-Programme und Unterstützung für Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Aufstiegsmöglichkeiten und ethischen Standards.
- Warum dieser Job: Arbeite mit innovativen Technologien und transformiere große Datenmengen in wertvolle Erkenntnisse.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Python-Entwicklung und Interesse an Big Data-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 160000 - 220000 € pro Jahr.
About Proprietary Research
On our proprietary research team—Market Intelligence—you’ll partner with our investment professionals and Compliance team to uncover insights about companies, industries, and the broader economy through deep fundamental research and applying data science and engineering techniques to alternative data sets.
You’ll work alongside a talented team with diverse skills, backgrounds, and perspectives.
Our researchers, product managers, and data scientists and engineers work together to build compliant research products that answer the questions posed by our investment professionals.
We look for other bright, motivated, and collaborative people to join our team and grow with us—more than 90% of the leaders in our group were promoted from within.
Role Summary
Data Engineers on the Proprietary Research team design and build solutions that enable investment professionals to effortlessly extract insights from large, complex compliance-approved structured and unstructured data sets.
As a member of our Data Engineering team, you will work closely with investment professionals, researchers, and data scientists to design, build, and launch robust end-to-end data pipelines and tools that help extract the most value out of Point72’s data assets.
In this role, you will
- Develop and support big data processing pipelines including but not limited to ingestion, transformation, and end-customer delivery
- Build out cloud-based infrastructure using distributed techniques for other data engineers / data scientists / researchers
- Be at the forefront of new technology developments with respect to the handling and processing of big data and conduct proof of concepts evaluations of new technologies
- Build and support visualization and exploration capabilities around our big data sets
- What Excites You
- Transforming large unstructured data sets into valuable investment research inputs
- Learning and working with industry-leading cloud-computing technologies
- Speaking with experts both inside and outside the Firm to understand data needs and offerings
- Fast-paced work environments that at times require switching gears to address the needs of the business
- Working as part of a cross-functional team made up of investment, research, and compliance professionals
- What Excites Us
- Excellent attention to detail, organization, and project management skills
- Superb business intuition and a solution-oriented, methodological approach to problem solving
- Ability to collaborate and build relationships across multiple business units within the Firm
- People who "elevate the room" through their work ethic, curiosity, and solution-oriented attitude
- Adherence to the highest ethical standards working closely with the Firm’s Compliance team
- What’s Required
- Experience or demonstrated interest in big data technologies
- 3+ years of experience in Data Engineering or related field
- Strong experience in Python development
- Experience with Spark or Scala
- Ability to devise novel and innovative solutions to challenges
- Knowledge of or experience with graph databases is a plus
- What Success Looks Like
- Integrity – You demonstrate 100% commitment to the highest ethical standards
- Ownership – You take charge of your work, uphold your commitments, and always do your best
- Commerciality – You focus on what matters, ask necessary questions, and are diligent about not wasting time
- Humility – You welcome and are receptive to feedback and learn from past mistakes
- Adaptability – You can triage business needs and context switch quickly and efficiently
- Admirability – You elevate the room through your work ethic, domain knowledge, and work product
- We Take Care of Our People
We invest in our people, their careers, their health, and their well-being. When you work here, we provide:
- Fully paid health care benefits
- Generous parental and family leave policies
- Mental and physical wellness programs
- Volunteer opportunities
- Non-profit matching gift program
- Support for employee-led affinity groups representing women, minorities and the LGBTQ+ community
- Tuition assistance
- A 401(k) savings program with an employer match and more
- About Point72
Point72 is a leading global alternative investment firm led by Steven A.
Cohen.
Building on more than 30 years of investing experience, Point72 seeks to deliver superior returns for its investors through fundamental and systematic investing strategies across asset classes and geographies.
We aim to attract and retain the industry’s brightest talent by cultivating an investor-led culture and committing to our people’s long-term growth.
For more information, visit www.
Point72. com/about.
The annual base salary range for this role is $160,000-$220,000, which does not include discretionary bonus compensation or our comprehensive benefits package.
Actual compensation offered to the successful candidate may vary from posted hiring range based upon geographic location, work experience, education, and/or skill level, among other things.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer, Proprietary Research Arbeitgeber: Point72
Als Arbeitgeber im Bereich Proprietary Research bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Gesundheits- und Wellnessprogrammen, großzügigen Elternzeitregelungen sowie der Möglichkeit zur beruflichen Weiterbildung. Mit einem klaren Fokus auf ethische Standards und einer Kultur der Zusammenarbeit sind wir bestrebt, Talente zu fördern und interne Aufstiegschancen zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer, Proprietary Research erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Point72 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer, Proprietary Research mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engineer, Proprietary Research bei Point72 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Point72 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Point72 entscheidend sein!
