Engineering - Dallas - Associate - Software Engineer

Qué Hacemos

En Goldman Sachs, nuestros Ingenieros no solo crean; hacemos que las cosas sean posibles. Únete a nosotros para cambiar el mundo conectando personas y capital con ideas. Resuelve los problemas de ingeniería más desafiantes para nuestros clientes. Nuestros equipos de ingeniería construyen software y sistemas de gran escala, arquitecturan soluciones de infraestructura de baja latencia, se protegen contra amenazas cibernéticas y aprovechan el aprendizaje automático junto con la ingeniería financiera para convertir datos en acción. Crea nuevos negocios, transforma las finanzas y explora oportunidades infinitas a la velocidad del mercado.

La ingeniería, que consiste en equipos centrales y alineados con el negocio, es fundamental para nuestro negocio. Nuestro entorno dinámico requiere pensamiento innovador y soluciones reales. ¿Listo para empujar los límites de las posibilidades digitales? Empieza aquí.

Acerca de la Ingeniería de Datos

Los datos son críticos en todos los aspectos de Goldman Sachs. El grupo de Ingeniería de Datos está en el núcleo, proporcionando la plataforma, los procesos y la gobernanza para entregar datos limpios y de impacto para escalar y empoderar nuestros negocios principales. Nos enfocamos en una plataforma de datos integral, Legend, disponible como un producto de código abierto. Legend ofrece un entorno completo de modelado de datos y varios productos de valor agregado para mejorar la eficiencia empresarial.

Aprovechando Legend, nuestros ingenieros construyen soluciones de datos eficientes para obtener, curar y distribuir datos críticos, incluidos productos financieros, precios, transacciones y datos de referencia de clientes. Nuestros ingenieros colaboran estrechamente con los equipos de negocios para diseñar, curar y distribuir modelos de datos específicos del negocio para un almacenamiento y recuperación óptimos.

Quién Buscamos

Los Ingenieros de Goldman Sachs son innovadores y solucionadores de problemas, abordando desafíos en la gestión de riesgos, big data y móviles. Buscamos colaboradores creativos que se adapten al cambio y sobresalgan en un entorno global de ritmo rápido.

Como Ingeniero de Software de Stack Completo en el equipo de Ingeniería de Datos, mejorarás la plataforma de datos Legend y nuestras ofertas de datos curados. Abordarás problemas de ingeniería complejos a través del desarrollo de software distribuido, optimizarás el acceso y la entrega de datos, construirás interfaces gráficas para la visualización de datos, utilizarás el aprendizaje automático para la curación de datos y asegurarás que las necesidades de datos de negocios se satisfagan rápidamente.

Responsabilidades:

• Diseñar y desarrollar herramientas modernas de gestión de datos para curar conjuntos de datos críticos, modelos y procesos, identificando áreas para la automatización y eficiencia de procesos
• Contribuir a la tecnología de código abierto: https://github.com/finos/legend
• Promover la adopción de tecnología en la nube para el procesamiento y almacenamiento de datos
• Colaborar con consumidores y productores de datos para diseñar los modelos apropiados para el negocio

Tecnologías Relevantes:

Java, Python, AWS, React

Calificaciones Básicas:

• Grado de licenciatura o maestría en un campo computacional (Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería o disciplina cuantitativa relacionada)
• 2-7+ años de experiencia laboral relevante en un entorno orientado a equipos
• 2-7+ años de experiencia en diseño de sistemas distribuidos, utilizando Java, Python y/o React
• Experiencia o interés en lenguajes de programación funcional
• Fuertes habilidades de diseño y programación orientadas a objetos
• Experiencia con infraestructura en la nube (AWS, Azure, GCP) e infraestructura como código (Terraform, CloudFormation, plantillas ARM)
• Experiencia comprobada en la aplicación de diseño orientado a dominios para construir aplicaciones comerciales complejas
• Profundo entendimiento de la multidimensionalidad de los datos, curación, seguridad, latencia de rendimiento y exactitud
• Conocimiento profundo de bases de datos SQL relacionales y columnar
• Pericia en conceptos de almacenamiento de datos (por ejemplo, esquema en estrella, modelado SQL vs NoSQL, indexación, particionamiento)
• Experiencia en REST y/o GraphQL
• Creación de trabajos Spark