Trading Data Engineer: Real-Time Pipelines & ETL

Trading Data Engineer: Real-Time Pipelines & ETL

Vollzeit 60000 - 78000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Baue und pflege Datenpipelines für den Handel in Echtzeit.
  • Unternehmen: Rockstar Recruiting AG, ein innovatives Unternehmen in Zürich.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Handels mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Starke Programmierkenntnisse in Python und Java oder Scala erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.

Rockstar Recruiting AG sucht einen Data Engineer in Zürich, Schweiz. Die Rolle umfasst den Aufbau und die Wartung von Markt- und Handelsdaten-Pipelines sowie die Integration von Daten aus mehreren Börsen und Handelsplätzen.

Ideale Kandidaten sollten über starke Programmierkenntnisse in Python und Java oder Scala verfügen, Erfahrung mit ETL-Systemen haben und mit verteilten Datentechnologien wie Kafka und Flink vertraut sein.

Die Gehaltsspanne liegt bei CHF 130'000 - 160'000 pro Jahr.

Trading Data Engineer: Real-Time Pipelines & ETL Arbeitgeber: Rockstar Recruiting AG

Rockstar Recruiting AG bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Zürich, wo Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an spannenden Projekten im Bereich Datenengineering zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einem unterstützenden Teamklima fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs. Zudem profitieren die Mitarbeiter von attraktiven Gehältern und flexiblen Arbeitszeiten, die eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen.

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Kontaktdaten:

Rockstar Recruiting AG Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Trading Data Engineer: Real-Time Pipelines & ETL mit Bravour zu bestehen

Python
Java
Scala
ETL-Systeme
Verteilte Datentechnologien
Kafka
Flink