Data Analyst – Pénzügyi adatmérnökség

Feladatok

• ▹Skálázható adatpipeline-ok és ETL/ELT munkafolyamatok tervezése, építése és karbantartása, amelyek éles pénzügyi jelentéskészítést, kockázatmérést és működési döntéshozatalt támogatnak a Treasury Finance számára
• ▹AI-eszközök (kódasszisztensek, LLM-alapú ügynökök) használata a pipeline-fejlesztés, adatminőség-automatizálás, egyeztetés és dokumentáció gyorsítására
• ▹Nyers adatok modellezése és átalakítása tiszta, jól dokumentált adathalmazokká a Treasury Finance döntéshozatalához (pl. float-pozíciók, készpénz-magyarázhatóság, kockázati kitettségek, likviditáskezelés)
• ▹Adatminőségi sztenderdek kialakítása és érvényesítése teszteléssel, monitorozással és riasztással
• ▹Adatfrissességi SLA-k, üzemeltetési riasztás és incidenskezelés kialakítása és tulajdonlása az adatterületekhez
• ▹Szoros együttműködés a Treasury Finance csapattal, adattudósokkal/elemzőkkel és mérnökökkel az adatigények meghatározásában és megbízható, újrafelhasználható pénzügyi adattermékek szállításában
• ▹Üzleti igények adatarchitektúra-döntésekké fordítása a Treasury Finance érdekelt felekkel együttműködve
• ▹Önkiszolgáló eszközök és elemzési réteg építése, amely lehetővé teszi az érdekelt felek számára a megbízható adatok önálló elérését

Elvárások

• ▹6+ év teljes munkaidős tapasztalat adatmérnökség, elemzési mérnökség, üzleti intelligencia vagy kapcsolódó elemzői szerepben
• ▹SQL-jártasság, beleértve a komplex lekérdezés-optimalizálást és adatmodellezést
• ▹Python-jártasság adatpipeline-fejlesztéshez, nem csak szkriptíráshoz
• ▹Tapasztalat elosztott adatkeretrendszerekkel (pl. Spark) pipeline-ok írásában és hibakeresésében
• ▹Tapasztalat munkafolyamat-orchesztrációs eszközökkel (pl. Airflow, Flyte)
• ▹Bizonyított képesség éles minőségű adatpipeline-ok és dashboardok tervezésére, megvalósítására és karbantartására
• ▹Fejlesztési folyamatok és bevált gyakorlatok (mérnöki sztenderdek, kódellenőrzés, tesztelés) ismerete
• ▹Világos kommunikáció és hatás elérése kereszt-funkcionális partnerekkel
• ▹Tapasztalat éles adattermékek tulajdonlásában, meghatározott minőségi sztenderdekkel, teszteléssel és dokumentációval

Előny

• ▹Korábbi tapasztalat növekedési fázisban lévő internetes vagy szoftvercégnél
• ▹Korábbi tapasztalat pénzügyi vagy Treasury csapatokkal
• ▹Treasury és pénzügyi fogalmak ismerete (float-pozíciók, FX-kitettség, készpénz-egyeztetés, mérlegfelhasználás, likviditáskezelés)
• ▹Tapasztalat adatminőségi keretrendszerekkel, adatszerződésekkel, rétegzéssel/osztályozással vagy SLA-kezeléssel
• ▹Tapasztalat vezetői szintű jelentések (QBR, MBR) készítésében
• ▹Tapasztalat pénzügyi jelentési infrastruktúra építésében (pl. automatizált treasury-folyamatok, szabályozói jelentés, könyvzárás)
• ▹Jártasság AI-eszközökben (kódasszisztensek, LLM-ügynökök) a pipeline-fejlesztés és adatminőség-automatizálás gyorsítására
• ▹Érdeklődés az iránt, hogy az adattermékek hogyan tesznek lehetővé automatizált/ügynöki munkafolyamatokat

Soft skillek

A munkáltatóról

A Stripe pénzügyi infrastruktúra-platform vállalkozások számára. Több millió cég – a legnagyobb vállalatoktól a legambiciózusabb startupokig – használja a Stripe-ot fizetések fogadására, bevételnövelésre és új üzleti lehetőségek megragadására. Küldetésük az internet GDP-jének növelése.