Data Engineer, Client Experience Platform - Associate

Únete a BlackRock como Ingeniero de Datos en la Plataforma de Experiencia del Cliente

¿Te apasiona revolucionar la industria de servicios financieros a través de la tecnología? BlackRock, un líder en el mundo financiero desde 1988, está en busca de talentosos Ingenieros de Software. Nuestra plataforma propietaria, Aladdin, gestiona activos por un valor superior a USD $10 billones, ayudando a millones a invertir para la jubilación, pagar la educación, comprar casas y mejorar su bienestar financiero.

Sobre el Rol

Los datos son la piedra angular de Aladdin. Nuestra ventaja competitiva reside en nuestra capacidad para consumir, almacenar, analizar y obtener conocimientos a partir de los datos. El equipo de la Plataforma de Experiencia del Cliente desarrolla experiencias integradas a través de canales de escritorio, web y móviles para una variedad de usuarios, incluidos clientes, reguladores, ingenieros y profesionales de ventas. La misión es ofrecer experiencias de primera clase a lo largo del viaje del cliente.

Como Ingeniero de Software, serás fundamental en la construcción de la Plataforma de Datos del Cliente en la Nube, la cual ofrece una vista integral de nuestro ecosistema CRM, Ventas y Servicio. Te enfocarás en crear tuberías de ingestión de datos escalables, transformar datos y garantizar que cumplan con los más altos estándares de calidad para ser utilizados por nuestro Negocio Global de Clientes, Asesoría de Riqueza en EE.UU., Equipos Ejecutivos y Científicos de Datos.

Descripción del Trabajo

Como Ingeniero de Datos Senior, tú:

• Mejorarás la distribución de ventas minoristas y las ofertas de servicios de BlackRock mediante la expansión y optimización de nuestra arquitectura de datos y tuberías.
• Crearás y operacionalizarás tuberías de datos para ofrecer productos de alta calidad y basados en datos.
• Gestionarás conjuntos de datos de alta calidad para usuarios y aplicaciones tanto internos como externos.

Responsabilidades

• Dirigir la creación y el mantenimiento de arquitecturas de tuberías de datos optimizadas sobre conjuntos de datos extensos.
• Montar conjuntos de datos complejos que cumplan con los requisitos comerciales.
• Identificar, diseñar e implementar mejoras de procesos internos y comunicar estas a los equipos de tecnología relevantes.
• Ayudar a las partes interesadas con problemas técnicos relacionados con datos y apoyar sus necesidades de infraestructura de datos.
• Automatizar los procesos de ingestión de datos y optimizar la entrega de datos según los acuerdos de nivel de servicio.
• Garantizar que los datos estén separados y segregados de acuerdo con los requisitos de la política.
• Desarrollar herramientas para apoyar las tareas de los científicos de datos.
• Estar al día con las últimas tendencias tecnológicas en el espacio de big data y recomendar mejoras según sea necesario.
• Investigar y resolver discrepancias de datos y prevenir futuras ocurrencias mediante colaboración entre equipos multifuncionales.

Calificaciones

• Más de 6 años de experiencia práctica en ingeniería de software, principalmente en big data.
• Más de 5 años de experiencia con programación en Python o Scala, incluyendo la creación y soporte de UDFs y módulos como pytest.
• Más de 5 años de experiencia en la construcción y optimización de tuberías de datos, arquitecturas y conjuntos de datos, utilizando herramientas como Airflow, DBT y Kafka.
• Proficiente con Spark en entornos de producción, incluida la planificación de ejecución y la gestión de recursos.
• Experiencia usando Hive, Yarn y Sqoop, incluyendo formatos de archivo como ORC, PARQUET y AVRO.
• Experiencia con SQL Transact, No-SQL y GraphQL.
• Experiencia probada con Snowflake.
• Experiencia desplegando, manteniendo y administrando tecnologías de la Nube (preferiblemente Azure), OpenStack, Docker, Kafka y Kubernetes.
• Preferible: experiencia con Machine Learning, Inteligencia Artificial y Generative AI.

Nuestros Beneficios

En BlackRock, ofrecemos una amplia gama de beneficios para mantenerte energizado e inspirado, incluyendo: