- Страна
- США
- Зарплата
- 150 000 $ – 190 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Data Engineer
Престижная позиция в крупном хедж-фонде с конкурентной зарплатой и современным стеком технологий. Высокий балл за возможность влиять на архитектуру и работу с передовыми решениями в области AI и финтеха.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к 7+ годам опыта, глубоким знаниям специфических технологий (SingleStore, KDB) и пониманию предметной области рыночных данных. Работа в хедж-фонде подразумевает экстремальные требования к производительности и надежности систем.
Анализ зарплаты
Предлагаемый диапазон $150k-$190k является конкурентным для Нью-Йорка, хотя для уровня Senior в топовых хедж-фондах верхняя планка может быть выше. Однако стоит учитывать значительные бонусы, характерные для финансового сектора.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Senior Data Engineer position at Schonfeld. With over 7 years of experience in building high-performance data platforms and a deep expertise in Python, SQL, and big-data architectures, I am confident in my ability to contribute to your next-generation data ecosystem. My background in architecting low-latency pipelines and managing large-scale market data aligns perfectly with Schonfeld’s mission to empower systematic trading and AI analytics.
In my previous roles, I have successfully implemented IaC-driven deployments using Terraform and managed complex streaming architectures with Kafka and Spark. I am particularly drawn to this opportunity because of Schonfeld's focus on sub-minute SLAs and the integration of AI/ML feature stores. I am eager to bring my technical leadership and passion for resilient, lightning-fast data systems to your collaborative and inclusive team in New York.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в schonfeld уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Schonfeld и создавайте платформы данных нового поколения для ведущего хедж-фонда!
Описание вакансии
The Role
As the driving force behind Schonfeld’s next-generation data platforms, you will architect, operate, and continually refine underlying platform that empowers research, systematic trading, AI and risk analytics. On top of this robust foundation, you’ll build and run high-throughput pipelines spanning ultra-low-latency market-data streams to cost-efficient end-of-day workflows. Partner closely with quants, data scientists, and fellow engineers to achieve sub-minute SLAs, shape firm-wide architecture, and mentor peers. We believe diverse backgrounds and voices spark better ideas and more resilient systems, so you’ll join an inclusive culture where every perspective counts.
What you’ll do
- Architect and operate the platform – 24x7 reliability, IaC-driven deployments, tight cost controls
- Build and evolve batch and streaming pipelines that ingest billions of market-data events each day
- Architect high-performance, cost-efficient Lakehouse tables
- Expose curated datasets via robust, versioned APIs consumed by quants and AI agents
- Optimize workflows to meet aggressive SLAs, embedding observability and automated data quality checks end-to-end
- Champion Infrastructure-as-Code with Git-driven CI/CD for every data asset
- Mentor junior engineers and enforce best-in-class coding standards
- Continuously refine processes to keep our data ecosystem resilient and lightning-fast
What you’ll bringWhat you need:
- 7+ years building production data platforms with Python and SQL
- Deep expertise in big-data architecture: partitioning, sharding, columnar formats
- Hands-on with SingleStore/MemSQL, Spark/Flink/EMR and event buses (Kafka/Kinesis)
- Proven AWS skills plus Terraform / CloudFormation infrastructure-as-code mastery
- Experience delivering data services for AI/ML workloads and feature pipelines
- Experience building AI/ML feature stores or RAG pipelines
- Performance-tuning Postgres, SingleStore/MemSQL, or KDB for sub-second queries
- Proficient in API design, versioning, and OpenAPI/Swagger documentation
- Comfortable collaborating directly with traders, quants, and data scientists
We’d love if you had:
- Market-data domain expertise (tick, options, macro)
- Mastery of Iceberg, Delta Lake, or Hudi on S3
- Hands-on work with real-time analytics engines such as SingleStore/MemSQL
- Skill with performance profiling tools
- Contributions to open-source data tooling or technical talks
Who we areSchonfeld is a global multi-manager hedge fund that strives to deliver industry-leading risk-adjusted returns for our investors. We leverage both internal and external portfolio manager teams around the world, seeking to capitalize on inefficiencies and opportunities within the markets. We draw from decades of experience and a significant investment in proprietary technology, infrastructure and risk analytics to invest across four main strategies: Quant, Tactical, Fundamental Equity and Discretionary Macro & Fixed Income.
Our CultureAt Schonfeld, we’ll invest in you. Attracting and retaining top talent is at the heart of what we do, because we believe that exceptional outcomes begin with exceptional people. We foster a culture where talent is empowered to continually learn, innovate and pursue ambitious goals. We are teamwork-oriented, collaborative and encourage ideas—at all levels—to be shared. As an organization committed to investing in our people, we provide learning and educational offerings and opportunities to make an impact. We encourage community through internal networks, external partnerships and service initiatives that promote inclusion and purpose beyond the firm’s walls.
The base pay for this role is expected to be between $150,000 and $190,000. The expected base pay range is based on information at the time this post was generated. This role may also be eligible for other forms of compensation such as a performance bonus and a competitive benefits package. Actual compensation for the successful candidate will be determined based on a variety of factors such as skills, qualifications, and experience.
#LI-TJ1
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- AWS
- Python
- Terraform
- SQL
- Kubernetes
- CI/CD
- PostgreSQL
- Delta Lake
- Kafka
- Spark
- Apache Iceberg
- Apache Flink
- Amazon EMR
- Amazon Kinesis
- SingleStore
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует опыта работы с высоконагруженными потоками рыночных данных.
Как бы вы спроектировали систему для обработки миллиардов событий рыночных данных в день с задержкой менее минуты?
Упоминается необходимость оптимизации стоимости и использования Lakehouse.
Какие стратегии партиционирования и выбора форматов хранения (Iceberg/Delta Lake) вы бы использовали для оптимизации затрат в AWS S3?
Роль предполагает работу с SingleStore/MemSQL для быстрых запросов.
Опишите ваш опыт настройки производительности SingleStore или Postgres для выполнения запросов быстрее одной секунды на больших объемах данных.
Компания активно использует IaC и Git-driven CI/CD.
Расскажите о вашем подходе к управлению инфраструктурой данных через Terraform: как вы обеспечиваете надежность при обновлении критических компонентов?
Позиция Senior подразумевает менторство и взаимодействие с квантами.
Приведите пример, когда вам приходилось переводить сложные технические ограничения платформы данных на язык бизнес-требований для трейдеров или квантов.
Похожие вакансии
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data Scientist Senior (Part-time)
Senior Data инженер
Senior MLOps
Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)
MLOps Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США
- Зарплата
- 150 000 $ – 190 000 $