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Tecnología

Ingeniero/a de Datos

Dubái / trabajo remoto

Buscamos un/a Ingeniero/a de Datos para construir y mantener nuestra infraestructura de datos. Serás responsable de garantizar que nuestros equipos de trading e investigación tengan acceso a datos fiables y de alta calidad, así como de gestionar los pipelines que impulsan nuestras estrategias cuantitativas.

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Responsabilidades:



  • Diseñar y construir pipelines de datos escalables para datos de mercado, datos alternativos y datos internos.
  • Implementar frameworks de monitoreo y validación de la calidad de los datos.
  • Optimizar el almacenamiento y la recuperación de datos para investigación y trading en producción.
  • Gestionar la relación con proveedores de datos y evaluar nuevas fuentes de datos.
  • Desarrollar herramientas y APIs para el acceso a datos por parte de los equipos de investigación y trading.
  • Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de los requisitos regulatorios.
  • Mantener documentación y diccionarios de datos actualizados.
  • Colaborar con investigadores cuantitativos en los requerimientos de datos para nuevas estrategias.

Requisitos:



  • Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos, preferiblemente en el sector financiero.
  • Dominio experto de SQL y Python.
  • Experiencia con tecnologías de big data (Spark, Kafka, Airflow).
  • Sólidos conocimientos de bases de datos de series temporales y data warehousing.
  • Experiencia con servicios de datos en la nube (AWS, GCP, Snowflake).
  • Conocimiento de las estructuras de datos de los mercados financieros y de proveedores de datos.
  • Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado.

¡Gracias por tu envío! Nos pondremos en contacto pronto.

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Carga de archivos admitida (máximo 15 MB)

Deseable:

  • Experiencia en un hedge fund cuantitativo o en una firma de trading.
  • Conocimiento en procesamiento de datos alternativos (satélite, web scraping, NLP).
  • Experiencia con sistemas de streaming de datos en tiempo real.
  • Familiaridad con feature engineering para ML y model serving.
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