data engineer in banking

HireHi; Greater London; On-site; GBP 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

Barclays ищет опытного инженера данных для разработки и поддержки конвейеров ETL, хранения и анализа данных в рамках масштабируемой архитектуры. Взаимодействие с учёными данными и департаментами позволит внедрять модели ML и улучшать качество данных.

Кандидат должен владеть SQL, проектированием больших датасетов, опытом работы с хранилищами и интеграцией источников, а также уметь общаться с стейкхолдерами и руководить командами.

Qualifications

• Опыт ETL-разработки, преобразование данных и конвейеры.
• Опыт создания структурированных наборов данных и аналитических выходов.
• Сильные навыки SQL, запросов к базам и моделирования больших данных.
• Опыт работы с хранилищами данных и интеграцией источников.

Responsibilities

• Построение и поддержка архитектурных конвейеров данных для передачи и обработки данных.
• Проектирование и внедрение хранилищ данных и озер данных с учётом объёмов и скорости обработки и мер безопасности.
• Разработка алгоритмов обработки и анализа для сложности и объёмов данных.
• Сотрудничество с дата-сайентистами для построения и развёртывания моделей ML.
• Консультирование и влияние на принятие решений, участие в разработке политик.
• Руководство совместными задачами и наставничество членов команды.
• Идентификация новых направлений проектов и применение межфункциональных подходов.
• Консультации по сложным вопросам руководителям по персоналу в эскалированных вопросах.
• Идентификация способов управления рисками и разработки политик и процедур контроля.
• Управление рисками и усиление контроля над работой.
• Сотрудничество с другими направлениями и бизнес-подразделениями.
• Анализ данных из нескольких внутренних и внешних источников для решения проблем.
• Коммуникация сложной информации заинтересованным сторонам.
• Влияние на заинтересованные стороны для достижения результатов.

Skills

ETL разработка

SQL/базы данных

Хранилища данных

Интеграция источников

Распределённые данные

Контроль качества данных

Коммуникация с стейкхолдерами

Лидерство

Tools

AWS

Data Lake

Каталогизация данных

Доставка ML моделей

Job description

Описание:

Barclays is a banking and financial services company that provides markets and post-trade technology, including systems for collecting, storing, processing, and analysing data.

Задачи:

• Build and maintain data architecture pipelines for transferring and processing durable, complete, and consistent data
• Design and implement data warehouses and data lakes that manage required data volumes and velocity while meeting security measures
• Develop processing and analysis algorithms for the intended data complexity and volumes
• Collaborate with data scientists to build and deploy machine learning models
• Advise and influence decision-making and contribute to policy development
• Lead collaborative assignments and guide team members through structured assignments
• Identify new directions for assignments and projects and combine cross-functional methodologies to meet required outcomes
• Consult on complex issues and advise People Leaders on escalated issues
• Identify ways to mitigate risk and develop policies and procedures supporting control and governance
• Own risk management and strengthen controls related to the work
• Collaborate with other work areas and business-aligned support functions
• Analyse data from multiple internal and external sources to solve problems creatively and effectively
• Communicate complex information to stakeholders
• Influence stakeholders to achieve outcomes

Требования:

• Strong hands-on experience in ETL development, data transformation, and end-to-end pipeline workflows
• Experience creating structured datasets and analytics outputs
• Strong SQL, database querying, joins, and large-scale data modelling skills
• Experience with data warehousing and dataset integration
• Experience integrating multiple enterprise data sources, including APIs and feeds
• Experience working with distributed data environments
• Ability to debug pipelines, resolve data issues, and validate datasets
• Experience with data quality frameworks and controls
• Understanding of financial datasets
• Ability to collaborate across teams and stakeholders
• Ability to advise and influence decision-making
• Ability to lead collaborative assignments and guide team members
• Ability to analyse complex data from multiple sources and communicate complex information
• Nice to have: Exposure to AWS, data lake architectures, catalogue-based querying environments, and machine learning model delivery

Условия:

London office.