Reino Unido
LSEG
JPMorgan Chase & Co.
Sr. Lead Data Engineer
Reino Unido
London, England, United Kingdom
PythonSQLAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Abrace esta função fundamental como membro essencial de uma equipe de alta performance dedicada a alcançar novos patamares em engenharia de dados. Suas contribuições serão instrumentais na formação do futuro de uma das maiores e mais influentes empresas do mundo.
Como Senior Lead Data Engineer na JPMorganChase, dentro da Behavioral Insights Team, você transformará sinais operacionais e dados de plataforma em insights acionáveis que melhoram a confiabilidade, a saúde de risco/controle e a eficiência de entrega. Você será responsável pela confiabilidade e desempenho de pipelines de relatórios e análises, definirá e governará SLIs/SLOs e orçamentos de erros, e automatizará produtos de dados (dashboards, relatórios agendados e visualizações em tempo quase real) que atendem a stakeholders de engenharia, risco e negócios. Você também gerenciará e orientará membros da equipe e manterá práticas rigorosas de gerenciamento e controle de dados.
Responsabilidades do Cargo
- Saúde de mudanças e releases - Acompanhe a frequência de implantação, taxa de falha de mudanças, tempo de liderança e rollbacks; correlacione mudanças com incidentes/impacto em SLOs; influencie práticas de release mais seguras.
- Capacidade, desempenho e escalabilidade - Produza previsões de capacidade, relatórios de headroom e hotspots; colabore com a engenharia para validar políticas de escalonamento e orçamentos de desempenho.
- FinOps e observabilidade de custos - Relate gastos por serviço/equipe/ambiente; acompanhe a economia unitária (ex: custo por transação), oportunidades de dimensionamento, utilização de compromissos e conformidade de tags; destaque trade-offs entre confiabilidade e custo.
- Conformidade de risco e controles - Evidencie a adesão a salvaguardas e a saúde dos controles (postura de backup/restauração, testes de DR, fechamento de patches/vulnerabilidades, desvio de configuração); garanta a linhagem de métricas e a prontidão para auditoria.
Utiliza capacidades de IA autorizadas pela empresa dentro do ambiente de trabalho para acelerar a análise de plataformas de dados e design, bem como a documentação técnica, validando os resultados e lidando com os dados de acordo com os requisitos de sensibilidade e segurança.
- Risco e controles de dados - Monitore a adesão às diretrizes de risco e controle para acesso e uso de dados.
- Qualidade, confiabilidade e linhagem de dados - Defina contratos de dados para fontes de telemetria; implemente validação, detecção de anomalias e reconciliação; documente definições (ex: fórmulas, limites) e a linhagem de dados de ponta a ponta, desde sinais brutos até KPIs e insights.
- Automação e autoatendimento - Entregue pipelines automatizados para relatórios agendados e dashboards em tempo quase real; habilite autoatendimento controlado por RBAC para equipes e liderança.
- Cadências de stakeholders e comunicação - Lidere revisões semanais de confiabilidade e revisões mensais de liderança; mantenha logs de ações até o fechamento; escale riscos precocemente com recomendações baseadas em dados.
- Liderança de pessoas - Supervisione o fluxo de trabalho, priorização e entrega para engenheiros de dados juniores e pesquisadores de visualização; mentore e apoie o aprimoramento e o desenvolvimento de carreira.
Aplica práticas de reutilização em primeiro lugar, assistidas por IA, em rotinas de entrega e operacionais (ex: automação de validação e suporte à revisão de controle de acesso), garantindo rastreabilidade/auditabilidade e alinhamento com as expectativas de resiliência e segurança.
Qualificações, capacidades e habilidades exigidas
- Treinamento formal ou certificação em conceitos de engenharia de dados e experiência aplicada avançada em análise de dados/BI/análise de operações.
- Fortes habilidades em SQL (CTEs, funções de janela, consultas cientes de desempenho).
- Experiência comprovada no uso de capacidades de IA autorizadas pela empresa dentro do ambiente de trabalho para apoiar fluxos de trabalho de engenharia de dados com fortes hábitos de validação e consciência da sensibilidade dos dados.
- Capacidade de revisar e validar saídas assistidas por IA (ex: resumos de modelos e design ou recomendações de validação) antes do uso, escalando quando incerto e seguindo os requisitos de manuseio de dados.
- Experiência prática na criação de dashboards em Tableau/Power BI/Looker (ou similar).
- Experiência trabalhando com ferramentas ITSM (ex: ServiceNow ou similar) e compreensão dos conceitos de incidente/mudança/problema.
- Fortes habilidades em storytelling de dados; capacidade de traduzir descobertas operacionais em melhorias práticas.
Qualificações preferenciais
- Experiência trabalhando com AWS e conceitos centrais (contas, regiões, IAM, redes, computação/armazenamento, tags).
- Python para análise/automação (ex: pandas) e construção de pipelines repetíveis.
- Experiência com plataformas de dados em nuvem (ex: Snowflake/Redshift/BigQuery) e ferramentas ELT (ex: dbt).
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