Starszy inżynier danych

Starszy inżynier danych - informacje o firmie KeyrockOd początku naszej działalności w 2017 roku staliśmy się wiodącym twórcą zmian w przestrzeni zasobów cyfrowych, znanym z naszych partnerstw i innowacji. Obecnie współpracujemy z ponad 250 członkami zespołu na całym świecie. Nasz zróżnicowany zespół pochodzi z 42 narodowości i ma różne wykształcenie, od samouków po doktorów.

Jesteśmy przeważnie odlegli, ale mamy centra w Londynie, Brukseli i Singapurze oraz regularnie organizujemy spotkania online i offline, aby zapewnić zespołowi współpracę. Prowadzimy transakcje w ponad 80 platformach obrotu i współpracujemy z szeroką gamą emitentów aktywów. Jako animator rynku o ugruntowanej pozycji, nasza wyjątkowa wiedza umożliwiła nam szybki rozwój.

Obecnie nasze usługi obejmują tworzenie rynku, handel opcjami, handel o wysokiej częstotliwości, OTC i biura handlowe DeFi. Ale jesteśmy czymś więcej niż dostawcą usług. Jesteśmy inicjatorem.

Jesteśmy pionierami w adaptacji języka Rust Development do naszego handlu algorytmicznego i mistrzami jego wykorzystania w branży. Wspieramy rozwój startupów Web3 poprzez nasz Program Akceleracyjny. Ulepszamy ekosystemy, zasilając obiecujące protokoły DeFi, RWA i NFT.

Wspieramy postęp branży dzięki naszym inicjatywom w zakresie badań i zarządzania. W Keyrock nie tylko przewidujemy przyszłość zasobów cyfrowych. Aktywnie go budujemy.

O zespole i powodach istnienia tej roli Central Data Team (CDT) istnieje zaledwie kilka miesięcy, ale dane są siłą napędową Keyrock od samego początku. Obecnie budujemy platformę danych Keyrock, aby zapewnić Keyrockerom i współpracującym z nimi agentom AI dane i kontekst, których potrzebują, aby działać szybko i autonomicznie w ustalonych granicach oraz zgodnie z naszymi wspólnymi celami. Oznacza to pobieranie danych z całej firmy i interpretowanie ich w czasie rzeczywistym dla wszystkich od nich zależnych funkcji: biur handlowych, zarządzania majątkiem i aktywami, produktów, ryzyka, finansów, zgodności i badań, żeby wymienić tylko kilka.

Będziesz jednym z pierwszych pracowników w CDT i oczekujemy, że będziesz przyczyniać się do większości ważniejszych decyzji i prac budowlanych. Standardy, na których się opieramy, oraz sposób, w jaki zespół zakończy pracę, są nadal otwarte. Co będziesz robićBuduj potoki przesyłania strumieniowego i wsadowego, które pozyskują, normalizują i dystrybuują dane rynkowe, handlowe i portfelowe, odporne na awarie zasilania i wymiany.

Twórz samoobsługowe narzędzia (zestawy SDK, wzorce, szablony, agenci AI), aby inne zespoły publikowały, wykorzystywały i rozwijały produkty danych bez czekania na nas. Własne kontrakty na dane i ewolucja schematów. Zapobiegaj przekształceniu się zmian schematu w zdarzenia koordynujące wiele zespołów.

Zaprojektuj jezioro i warstwę szeregów czasowych wokół wzorców zapytań konsumentów. Twórz i rozwijaj ramy zarządzania danymi i jakości danych: wykrywanie nieaktualnych źródeł danych, sprawdzanie poprawności schematu, sprawdzanie zasięgu, zapisy idempotentne, pochodzenie, własność, samonaprawa. Twórz pochodne analizy, na których opiera się biznes: spready między giełdami, głębokość VWAP, mikrostruktura księgi zamówień dla biurek; widoki portfela, ekspozycję, wydajność w zakresie zarządzania majątkiem i aktywami.

Spraw, aby obserwowalność, koszty i wydajność były pierwszorzędne od pierwszego dnia. Traktuj infrastrukturę jak kod (Docker, Terraform, CI/CD) wraz z naszym centralnym zespołem ds. infrastruktury. Pracuj otwarcie: zapisuj wszystko, ściśle współpracuj z architekturą, infrastrukturą, platformą i resztą zespołów.

Czego szukamy Narzędzia liczą się dla nas mniej niż to, jak myślisz o problemach. To powiedziawszy, oto kształt osoby, którą mamy na myśli. Inżynieria Ponad 8 lat budowania produkcyjnych systemów danych, na których polegają inni ludzie.

Dobra biegłość w Pythonie i SQL: nie tylko umiejętność pisania zapytań, ale także umiejętność wnioskowania o tym, co robi z nimi silnik. Kod, który ktoś inny może łatwo odczytać, przetestować i usunąć później. Dobra znajomość modelowania danych zarówno do zastosowań związanych ze strumieniowaniem, jak i obciążeniami analitycznymi.

Wydajność, jakość, idempotencja i domyślnie traktujesz obserwowalność poważnie. Projektowanie systemów Projektowałeś i obsługiwałeś systemy przesyłania strumieniowego na platformach Kafka, Redpanda, MSK lub Kinesis i masz opinie na temat partycjonowania, grup konsumentów, przesunięć i rejestrów schematów. Używałeś w produkcji magazynu szeregów czasowych (najlepiej ClickHouse; TimescaleDB, QuestDB lub podobne też są w porządku) i potrafisz mówić o projektowaniu tabel jako funkcji wzorców zapytań.

Pracowałeś z architekturą Lakehouse i powód, dla którego układ tabeli, partycjonowanie i kompaktowanie są wyborami projektowymi, które kształtują wydajność zapytań i koszt pamięci masowej. Budujesz z myślą o samonaprawie i idempotencji. Ponowne przetwarzanie jest bezpieczne, ponowne próby nie powodują podwójnego zapisu, a system odzyskuje siły bez udziału człowieka w pętli.

Gotowość operacyjna Docker, Terraform i CI/CD to sposób, w jaki pracujesz, a nie osobna rzecz „DevOps”. O kosztach i wydajności myślisz już na początku. Instrumentujesz podczas budowania: dzienniki, metryki i ślady są częścią systemu od pierwszego dnia.

Projektujesz pod kątem jakości danych i zarządzania od samego początku, obejmujące umowy, walidację, pochodzenie i własność. Jak myślisz. i Pracuj Rozważaj na podstawie pierwszych zasad, gdy problem jest nowy, zachowaj pragmatyzm, gdy nie jest, i aktualizuj swój pogląd, gdy dowiesz się więcej. Traktujesz biura handlowe, zarządzanie majątkiem i aktywami, produkty, ryzyko, finanse, zgodność i badania jako klientów tego, co budujesz, i komunikujesz się z nimi w ten sposób.

Optymalizujesz pod kątem wyników, a nie wyników. Mniejsza, prostsza rzecz, która jest dostarczana i działa, pokonuje większą, która nie działa. Przejmujesz pełną własność: projektujesz, wysyłasz, obsługujesz, ulepszasz.

Mówisz, co myślisz, także wtedy, gdy jest to niepopularne podejście. Zmieniasz zdanie, gdy argument jest lepszy. Sprawiasz, że ludzie wokół ciebie stają się lepsi.

Recenzje są prawdziwe, juniorzy wyrastają dzięki pracy z Tobą, a rówieśnicy chcą z Tobą ponownie pracować. Ciekawi Cię, jak działają rynki. Inżynieria danych sama w sobie nie wzbudzi Twojego zainteresowania.

Jesteś uczciwy w kwestii tego, co wiesz, a czego nie, i szybko zamykasz lukę. Rozumiesz dane rynku finansowego: księgi zamówień, transakcje, dane referencyjne, portfele, ekspozycje. Krypto, TradFi lub oba będą mocnym plusem.Miło jest mieć doświadczenie w Lakehouse z Apache Iceberg lub Delta Lake.Znajomość DataHub lub podobnych platform metadanych/lineage.Rust.

Niektóre z naszych usług krytycznych dla wydajności są w nim zapisane. Zainteresowanie mile widziane; biegłość nie jest wymagana. Co otrzymasz Mandat od podstaw.

Będziesz jednym z pierwszych pracowników w CDT, a platformę, standardy i kulturę zespołu możesz kształtować razem z nami. Silni partnerzy. Ścisłe relacje robocze z architekturą, infrastrukturą, platformą i samymi biurkami. Nie będziesz budować danych w próżni.

Autonomia w sposobie pracy. Elastyczne godziny pracy, praca zdalna, dyżury współdzielone w całym zespole. Konkurencyjny pakiet wynagrodzeń z różnymi świadczeniami.

Zespół, który się lubi. Regularne spotkania online i coroczne spotkania w siedzibie firmy, podczas których wszyscy znajdują się w tym samym pomieszczeniu. Nasz proces rekrutacji Poszukujemy osób posiadających odpowiednie umiejętności i świadomych decyzji o dołączeniu do naszej branży.

Idealne dopasowanie? Ktoś, kto jest zaangażowany, współpracuje, działa z poczuciem własności i zapewnia solidne, skalowalne wyniki. Jako pracodawca jesteśmy zobowiązani do budowania pozytywnego i opartego na współpracy środowiska pracy.

Witamy pracowników ze wszystkich środowisk. Zatrudniamy, nagradzamy i awansujemy wyłącznie w oparciu o zasługi i wyniki. Ze względu na charakter naszej działalności i wymagania zewnętrzne, przeprowadzamy weryfikację przeszłości wszystkich potencjalnych pracowników, której zaliczenie jest warunkiem dołączenia do KeyOryginalnie opublikowane na Himalayas