Vereinigtes Königreich
LSEG
JPMorgan Chase & Co.
Sr. Lead Data Engineer
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
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Über die Stelle
Nutzen Sie diese Schlüsselrolle als unverzichtbares Mitglied eines leistungsstarken Teams, das sich dem Erreichen neuer Höhen in der Daten-Engineering widmet. Ihre Beiträge werden entscheidend für die Gestaltung der Zukunft eines der größten und einflussreichsten Unternehmen der Welt sein.
Als Senior Lead Data Engineer bei JPMorganChase im Behavioral Insights Team wandeln Sie operative Signale und Plattformdaten in umsetzbare Erkenntnisse um, die Zuverlässigkeit, Risikokontrolle und Effizienz der Bereitstellung verbessern. Sie sind verantwortlich für die Zuverlässigkeit und Leistung von Reporting- und Analyse-Pipelines, definieren und steuern SLIs/SLOs und Fehlerbudgets und automatisieren Datenprodukte (Dashboards, geplante Berichte und nahezu Echtzeit-Ansichten), die für Engineering-, Risiko- und Geschäfts-Stakeholder bestimmt sind. Sie werden auch Teammitglieder managen und betreuen sowie strenge Datenmanagementpraktiken und -kontrollen aufrechterhalten.
Aufgaben
- Änderungs- und Release-Gesundheit – Verfolgen Sie die Deployment-Frequenz, die Fehlerrate bei Änderungen, die Vorlaufzeit und Rollbacks; korrelieren Sie Änderungen mit Vorfällen/SLO-Auswirkungen; beeinflussen Sie sicherere Release-Praktiken.
- Kapazität, Leistung und Skalierbarkeit – Erstellen Sie Kapazitätsvorhersagen, Headroom- und Hotspot-Berichte; arbeiten Sie mit dem Engineering zusammen, um Skalierungsrichtlinien und Leistungsbudgets zu validieren.
- FinOps und Kosten-Observability – Berichten Sie Ausgaben nach Dienst/Team/Umgebung; verfolgen Sie die Stückkosten (z. B. Kosten pro Transaktion), Möglichkeiten zur Größenanpassung, Auslastung von Verpflichtungen und Einhaltung von Tags; heben Sie Trade-offs zwischen Zuverlässigkeit und Kosten hervor.
- Risiko- und Kontrollkonformität – Nachweis der Einhaltung von Guardrails und der Kontrollintegrität (Backup/Restore-Status, DR-Tests, Schließung von Patches/Schwachstellen, Konfigurationsdrift); stellen Sie die Metrik-Abstammung und Audit-Bereitschaft sicher.
Nutzt unternehmensgenehmigte KI-Funktionen innerhalb der Arbeitsumgebung, um die Analyse von Datenplattformen und -designs sowie technische Dokumentationen zu beschleunigen, Ausgaben zu validieren und Daten gemäß Sensitivitäts- und Sicherheitsanforderungen zu handhaben.
- Datenrisiken und -kontrollen – Überwachen Sie die Einhaltung von Risiko- und Kontrollrichtlinien für Datenzugriff und -nutzung.
- Datenqualität, Zuverlässigkeit und Abstammung – Definieren Sie Datenverträge für Telemetriequellen; implementieren Sie Validierung, Anomalieerkennung und Abgleich; dokumentieren Sie Definitionen (z. B. Formeln, Schwellenwerte) und die End-to-End-Datenabstammung von Rohsignalen bis zu KPIs und Erkenntnissen.
- Automatisierung und Self-Service – Liefern Sie automatisierte Pipelines für geplante Berichte und nahezu Echtzeit-Dashboards; ermöglichen Sie RBAC-gesteuerten Self-Service für Teams und Führungskräfte.
- Stakeholder-Kadenz und Kommunikation – Leiten Sie wöchentliche Zuverlässigkeitsüberprüfungen und monatliche Führungsüberprüfungen; pflegen Sie Aktionsprotokolle bis zum Abschluss; eskalieren Sie Risiken frühzeitig mit datengesteuerten Empfehlungen.
- Personalführung – Überwachen Sie Arbeitsabläufe, Priorisierung und Lieferung für Junior Data Engineers und Visualisierungsforscher; betreuen und unterstützen Sie Weiterbildung und Karriereentwicklung.
Wendet Wiederverwendungs-zuerst-Praktiken, unterstützt durch KI, in Liefer- und Betriebsroutinen an (z. B. Automatisierung der Validierung und Unterstützung bei der Überprüfung der Zugriffskontrolle), um Rückverfolgbarkeit/Auditierbarkeit und die Einhaltung von Resilienz- und Sicherheitserwartungen zu gewährleisten.
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Formale Schulung oder Zertifizierung in Daten-Engineering-Konzepten und fortgeschrittene angewandte Erfahrung in Datenanalyse/BI/Operations Analytics.
- Starke SQL-Kenntnisse (CTEs, Fensterfunktionen, leistungsbewusste Abfragen).
- Nachgewiesene Erfahrung in der Nutzung von unternehmensgenehmigten KI-Funktionen innerhalb der Arbeitsumgebung zur Unterstützung von Daten-Engineering-Workflows mit starken Validierungsgewohnheiten und Bewusstsein für Datenempfindlichkeit.
- Fähigkeit, KI-gestützte Ausgaben (z. B. Modell- und Designzusammenfassungen oder Validierungsempfehlungen) vor der Verwendung zu überprüfen und zu validieren, bei Unsicherheit zu eskalieren und die Anforderungen an die Datenhandhabung zu befolgen.
- Praktische Erfahrung im Erstellen von Dashboards in Tableau/Power BI/Looker (oder ähnlich).
- Erfahrung mit ITSM-Tools (z. B. ServiceNow oder ähnlich) und Verständnis von Incident/Change/Problem-Konzepten.
- Starke Data Storytelling-Fähigkeiten; Fähigkeit, operative Erkenntnisse in praktische Verbesserungen zu übersetzen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit AWS und Kernkonzepten (Konten, Regionen, IAM, Netzwerke, Compute/Storage, Tagging).
- Python für Analytik/Automatisierung (z. B. pandas) und Erstellung wiederholbarer Pipelines.
- Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (z. B. Snowflake/Redshift/BigQuery) und ELT-Tools (z. B. dbt).
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