- Страна
- Швейцария
Data Engineer
Оценка ИИПрестижная компания в сфере хедж-фондов с офисом в Женеве. Роль предлагает работу с передовым стеком технологий и сложными финансовыми данными, что отлично подходит для карьерного роста в FinTech.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения Python и SQL, а также опыта работы с современными ETL-инструментами и контейнеризацией. Работа в сфере альтернативных инвестиций подразумевает высокую ответственность за точность данных и умение работать в динамичной среде.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИРынок Женевы является одним из самых высокооплачиваемых в мире для инженеров данных. Предлагаемый диапазон соответствует средним ставкам для специалистов с опытом от 2 лет в финансовом секторе Швейцарии.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Garda Capital Partners (Garda) is a multi-billion dollar alternative investment firm with over 22 years of experience deploying relative value strategies across fixed income markets for institutional investors. Garda's primary offices are located in Wayzata, New York City, West Palm Beach, Geneva, Zug, Copenhagen, Singapore, and Scottsdale.
Garda is looking for a Data Engineer in its Research and Technology (R&T) group based out of our Geneva Office.
The R&T team is responsible for all of the firm's applications & infrastructure including data management, analytics, portfolio and risk management. The selected candidate will be experienced in processing and manipulating data, developing scalable and performant data delivery systems, data APIs and platforms. This position requires proficiency and experience in software development using Python. While prior business knowledge is not mandatory, capital markets related experience will be a plus.
Position Responsibilities
- Assist in developing and maintaining stable data pipeline to support Garda’s trading and business activities
- Aid in the onboarding and processing of interesting new data sets, working with developers, traders, and portfolio managers across the organization
- Develop a keen understanding of the data and how it is being utilized in our systems, analytics, and investment process
Qualifications & Desired Skills
- Bachelor's Degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or Finance
- Minimum 2 years of development experience using either Python, C# or Java/ C++
- Minimum 2 years of database/SQL experience
- Familiarity with object-oriented programming concepts
- Experience with ETL/ELT tools (dagster, airflow, dbt, talend etc.)
- Experience with containerized applications. Experience with container orchestration tools is a plus (Swarm, Kubernetes, ECS, etc.)
- Must be comfortable with development across the application stack
- Ability to complete complex projects independently
- Detail-oriented with strong verbal and written communication skills
- Ability to work effectively in a high-energy, time sensitive team environment
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- C++
- Java
- ETL
- ELT
- Dagster
- Airflow
- dbt
- Talend
- Docker Swarm
- Kubernetes
- Amazon ECS
- Object-Oriented Programming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с инструментами оркестрации, упомянутыми в вакансии.
Расскажите о вашем опыте работы с Dagster или Airflow: как вы структурируете сложные пайплайны данных?
Важно оценить навыки проектирования баз данных для высоконагруженных систем.
Как бы вы оптимизировали SQL-запрос, который обрабатывает миллионы строк рыночных данных в реальном времени?
Вакансия требует навыков работы с контейнерами.
Опишите процесс деплоя вашего приложения с использованием Docker и Kubernetes. С какими трудностями вы сталкивались?
Проверка понимания объектно-ориентированного программирования, указанного в требованиях.
Как принципы ООП помогают вам в написании чистого и поддерживаемого кода для обработки данных на Python?
Оценка способности работать с бизнес-пользователями (трейдерами и аналитиками).
Как вы подходите к сбору требований при интеграции нового набора финансовых данных, если конечные пользователи — портфельные менеджеры?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
