Analytics Engineer

Bereit, die wirkungsvollste Arbeit Ihrer Karriere zu leisten? Bei dem Unternehmen sind wir kompromisslos in unserer Mission, die wirtschaftliche Freiheit zu erhöhen. Die Anforderungen sind hoch, die Umgebung intensiv, und wir mögen es so. Dies ist kein Ort für Selbstzufriedenheit, sondern ein Ort, an dem Sie über Ihre wahrgenommenen Grenzen hinaus gedrängt werden. Wenn Sie bereit sind, die Zukunft der Finanzen zusammen mit Menschen zu gestalten, die sich nicht mit "gut genug" zufrieden geben, gehören Sie hierher.

Das Compliance Data-Team, Teil der Plattformorganisation des Unternehmens, baut die vertrauenswürdigen, zertifizierten Datenfundamente, auf die jede regulatorische Verpflichtung des Unternehmens angewiesen ist. Im Mittelpunkt unserer Arbeit steht das Compliance Data Mart (CDM), die kanonische Quelle der Wahrheit für Benutzer-, Transaktions- und Compliance-Daten. Als Analytics Engineer entwerfen, bauen und warten Sie die produktionsreifen Datenmodelle und Pipelines, auf denen die nachgelagerten regulatorischen Berichte, Analysen und KI-Workflows basieren.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, bauen und warten Sie die produktionsreifen Datenmodelle und Pipelines im Kern des CDM, die Benutzer-, Transaktions- und Compliance-Daten über Einzelhandels- und institutionelle Produktlinien abdecken, und übernehmen Sie den gesamten Lebenszyklus von der Architektur bis zur Bereitstellung und Wartung.
• Erstellen Sie Datenqualitätsprüfungen, Datenverträge, Validierungslogik und Überwachungen, die die Integrität der Fundamente schützen, bevor Probleme in regulatorische Berichte oder nachgelagerte Workflows propagiert werden.
• Arbeiten Sie mit upstream Engineering-Teams zusammen, um Datenlücken zu schließen und Produktänderungen an der Quelle zu absorbieren, und übernehmen Sie die Verantwortung für Datenprobleme überall im Stack, anstatt sie nach unten weiterzugeben.
• Unterstützen Sie Live-Regulierungsprüfungen, Audits und ad-hoc-Anfragen von Regulierungsbehörden mit genauen, zeitnahen Daten und balancieren Sie fristgerechte reaktive Arbeiten mit langfristigen grundlegenden Projekten.
• Automatisieren Sie wiederkehrende manuelle Workflows in skalierbare Pipelines und Self-Service-Tools, und bauen Sie eine langlebige Infrastruktur auf, die es nachgelagerten Teams und KI-Agenten ermöglicht, ihre eigenen Fragen zu beantworten.
• Führen Sie Frontline-On-Call-Dienste durch, triagieren Sie Pipeline-Vorfälle, tragen Sie zur Ursachenanalyse bei und pflegen Sie klare technische Dokumentationen und Handbücher.

Erforderliche Fähigkeiten und Erfahrungen:

• Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Produktionsdatenpipelines und Datenmodellen, mit täglicher Beherrschung von SQL, Python (Scripting, Automatisierung, OOP), dbt, Airflow und moderner Lagerarchitektur (Snowflake oder Databricks).
• Nachgewiesene Erfahrung mit Datenmodellierungsmustern (Stern-/Schneeflockenschemas, OBTs, SCDs) und dem Aufbau zertifizierter oder kanonischer Datenmodelle, die mehreren nachgelagerten Verbrauchern dienen.
• Erfolgreiche Implementierung von Datenqualitätsrahmen, einschließlich Datenverträgen, Validierungslogik, Abstimmung und Überwachung, um Probleme zu erkennen, bevor sie in nachgelagerte Berichte gelangen.
• Erfahrung in der Unterstützung zeitkritischer, hochriskanter Datenbedürfnisse (Regulierungsprüfungen, Audits oder Finanzberichterstattung) unter Beibehaltung von Genauigkeitsstandards unter Druck.
• Nachgewiesene Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, grundlegende Datenarbeiten von Anfang bis Ende zu planen und voranzutreiben, ohne auf Anweisungen zu warten, und tribal knowledge in langlebige, dokumentierte Infrastruktur umzuwandeln.
• Verantwortungsbewusster Einsatz von generativer KI, wobei die menschliche Aufsicht beibehalten wird, um geschäftsbereite Ergebnisse zu liefern und messbare Verbesserungen in der Effizienz, den Kosten und der Qualität der Arbeitsabläufe zu erzielen.