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Juniper Square
Senior Staff Software Engineer, Data
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Über uns
Juniper Square
Private Märkte sind einer der größten, komplexesten und am stärksten unterversorgten Bereiche des globalen Finanzwesens. Unsere Mission bei Juniper Square ist es, ihr volles Potenzial zu erschließen. Wir sind der Operations Partner, dem über 2,300+ GPs vertrauen, und vereinen Technologie-, Daten- und Fondsadministrationsdienste auf einer einzigen Plattform, die GPs hilft, schneller zu agieren, bessere Entscheidungen zu treffen und präzise zu skalieren. Mit über 300 Mrd. $ unter Verwaltung und mehr als 700,000 LPs auf der Plattform haben wir die Skalierung erreicht, die unserer Ambition entspricht. Und mit JunieAI, unserer speziell entwickelten KI-Plattform, gestalten wir die Funktionsweise von Private Markets neu und integrieren Intelligenz in jeden Workflow. Seit 2014 Gründergeführt, mit über 350 Mio. $ Finanzierung und mittlerweile über 1,000 Mitarbeitern, bauen wir ein Unternehmen auf, das die Zukunft der Private Markets für Jahrzehnte gestalten soll.
Unsere Kultur ist für Menschen gemacht, die anspruchsvolle, bedeutungsvolle Arbeit neben außergewöhnlich talentierten Teamkollegen leisten wollen. Wir denken wie Eigentümer, handeln mit Dringlichkeit und sind stolz darauf, schwierige Probleme zu lösen, die für unsere Kunden und die Zukunft der Private Markets wirklich wichtig sind. Wir glauben, dass die besten Ideen aus offener Debatte, tiefer Zusammenarbeit und vielfältigen Perspektiven entstehen. Deshalb sind wir der Meinung, dass Transparenz der Standard ist und Feedback uns stärker macht. Wenn Sie von hohen Standards, schnellem Wachstum und der Möglichkeit, eine Kategorie in einem entscheidenden Moment mitzugestalten, begeistert sind, dann kommen Sie zu uns!
Juniper Square bietet seinen Mitarbeitern eine Vielzahl von Arbeitsmöglichkeiten, von einer vollständig remote durchgeführten Tätigkeit bis hin zur Vollzeitbeschäftigung in einem unserer physischen Büros. Wir investieren stark in digitale First-Operationen, die es unseren Teams ermöglichen, effektiv über 27 US-Bundesstaaten, 2 kanadische Provinzen, Indien, Luxemburg und England hinweg zusammenzuarbeiten. Wir haben auch physische Büros in San Francisco, New York City, Mumbai und Bangalore für Mitarbeiter, die lieber teilweise oder vollständig im Büro arbeiten.
Über Ihre Rolle
Wir suchen einen Senior Staff Software Engineer, der die Transformation unserer aktuellen Data Engineering- und Analytics-Funktion in eine moderne, skalierbare, produktorientierte Data Platform-Organisation leitet. Sie werden die Vision, Architektur, das Betriebsmodell und die Umsetzungs-Roadmap definieren, die erforderlich sind, um von der projektbasierten Datenlieferung zu einer Plattform zu gelangen, die Self-Service, zuverlässige, gesteuerte und analytics-bereite Daten im gesamten Unternehmen ermöglicht.
Was Sie tun werden
Dies ist eine zutiefst praxisorientierte Führungsrolle für einen technischen Experten, der aktiv Systeme entwirft, Lösungen prototypisiert, Code überprüft und Teams durch komplexe Herausforderungen führt. Sie werden unseren Daten-Stack modernisieren, Plattformstandards festlegen, Best Practices für Zuverlässigkeit und Governance einführen und Teams im gesamten Unternehmen befähigen, Datenprodukte effizient und sicher zu erstellen.
Zusätzlich zur Plattformtransformation stellen Sie sicher, dass das Datenökosystem hochwertige Analysen und umsetzbare Erkenntnisse liefert. Sie definieren die Architektur für Ingestion, Verarbeitung, Modellierung, semantische Schichten, Analysen und KI/ML-Enablement und stellen sicher, dass die Daten vertrauenswürdig, zugänglich, sicher und performant sind.
Sie arbeiten eng mit der Engineering-Leitung, Produktteams, Analytics und Stakeholdern auf Führungsebene zusammen, um die Technologiestrategie mit den Geschäftsergebnissen abzustimmen, Ingenieure zu betreuen und eine datengesteuerte Kultur aufzubauen. Erfolg in dieser Rolle bedeutet nicht nur die Bereitstellung einer modernen Plattform, sondern auch die Verbesserung der Fähigkeiten, Prozesse und Arbeitsweisen des Teams, um als echte Data Platform-Organisation zu agieren.
Architektur & Technische Führung
- Definieren und verantworten der End-to-End-Daten- und Analysearchitekturstrategie
- Entwerfen skalierbarer Batch-, Streaming- und Echtzeit-Datensysteme
- Festlegen von Standards für Datenmodellierung, semantische Schichten und Berichterstattung
- Leiten von Architekturüberprüfungen und technischen Entscheidungen
- Vorantreiben der Einführung moderner Architekturen (Lakehouse, Data Mesh, Echtzeit-Analysen)
Hands-on Engineering
- Entwerfen und Prototypisieren kritischer Datenplattformkomponenten
- Schreiben von produktionsreifem Code für komplexe oder wirkungsvolle Bereiche
- Überprüfen von Schemata, Transformationen, Dashboards und Analysemodellen
- Fehlerbehebung bei Performance- und Zuverlässigkeitsproblemen über Pipelines und Abfragen hinweg
- Optimieren von Workloads für Latenz, Gleichzeitigkeit und Kosten
Datenplattform & Pipeline-Verantwortung
- Entwerfen und Architektieren einer skalierbaren Datenplattform, die die Erfassung, Transformation und Bereitstellung von strukturierten und unstrukturierten Daten über Batch- und Echtzeit-Pipelines hinweg unterstützt.
- Entwerfen einer „Data for Agents“-Strategie, die sicherstellt, dass unser Data Warehouse mit den semantischen Schichten und Metadaten strukturiert ist, die für LLMs erforderlich sind, um es korrekt zu navigieren.
- Erstellen von KI-fähiger Dateninfrastruktur, einschließlich Vektorspeichern, Embedding-Pipelines und Retrieval-Systemen, die LLM und agentenbasierte Workflows ermöglichen.
- Entwickeln einer RAG-fähigen Datenarchitektur, die vertrauenswürdige Unternehmensdatenabrufe mit starker Abstammung, Governance, Sicherheit und Beobachtbarkeit ermöglicht.
- Erstellen kuratierter Datenprodukte und wiederverwendbarer APIs, die hochwertige Datensätze für Anwendungen, Analyseplattformen und KI-Agenten leicht zugänglich machen.
- Ermöglichen des Self-Service-Datenzugriffs für Engineering-, Analyse- und Geschäftsteams durch standardisierte Modelle, semantische Schichten und Plattformfunktionen.
- Zusammenarbeit mit KI-, Produkt- und Engineering-Teams zur Unterstützung von Trainingsdatensätzen, Feature Stores und Produktions-KI-Inferenz-Pipelines.
- Erstellen von agentenbasierten ETL/ELT-Pipelines, die KI-Agenten verwenden, um Quellen autonom zu entdecken und Transformationen zu generieren.
- Sicherstellen von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit der Plattform, einschließlich Hochverfügbarkeit, Überwachung und Bereitschaft für die Notfallwiederherstellung.
Analyse & Business Intelligence
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Finanz-, Geschäftsbetriebs- und Führungsteams zur Definition von Analyseanforderungen
- Entwerfen skalierbarer Datenmodelle für Berichterstattung und erweiterte Analysen
- Sicherstellen, dass Analyse-Lösungen performant, vertrauenswürdig und einfach zu bedienen sind
- Fördern der Einführung einer datengesteuerten Kultur durch zuverlässige Einblicke
Governance, Qualität & Sicherheit von Daten
- Definieren von Standards für Daten-Governance, Abstammung, Katalogisierung und Metadaten
- Festlegen von Frameworks für Datenqualität und Validierungsprozessen
- Sicherstellen von Datenschutz, Compliance und sicherem Zugriff auf sensible Daten
- Implementieren von rollenbasierten Zugriffskontrollen und Auditierbarkeit
Führung & Zusammenarbeit
- Mentoring von Senior Engineers, Analytics Engineers und Data Scientists
- Zusammenarbeit mit Produkt-, ML-, Plattform- und Geschäftsteams
- Übersetzen von Geschäftsfragen in skalierbare Datenlösungen
- Beeinflussen von Roadmaps unter Berücksichtigung von Datenplattform- und Analyseaspekten
- Agieren als technische Autorität auf Führungsebene für Daten und Analysen
Betriebliche Exzellenz
- Definieren von SLAs/SLOs für Datenverfügbarkeit, Aktualität und Genauigkeit
- Festlegen von Überwachungs-, Alarmierungs- und Incident-Response-Prozessen
- Optimieren von Cloud-Kosten und Abfrage-Performance
- Unterstützen der Kapazitätsplanung für Datenwachstum
Kultur & Befähigung
- Seien Sie ein Evangelist für die pragmatische Einführung von KI.
- Helfen Sie bei der Etablierung einer Kultur der ergebnisorientierten Innovation.
Qualifikationen
Erforderlich
- Fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
- 15+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, Analytics Engineering oder Data Platform-Rollen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Architektur von skalierbaren Daten- und Analyse-Systemen
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit modernen Daten-Stacks in Cloud-Umgebungen
- Tiefgreifende Expertise in der Datenmodellierung für Analysen (dimensional, Stern/snowflake, Data Vault usw.)
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Beherrschung von Python, Scala oder Java
- Fortgeschrittene Expertise in dimensionaler Datenmodellierung und semantischen Schichten (z. B. dbt, Cube), um „agentenlesbaren“ Kontext bereitzustellen.
- Expertise in Echtzeit-Streaming-Frameworks wie Spark, Flink oder Beam.
- Erfahrung im Aufbau von Berichts- und BI-Lösungen in großem Maßstab
- Gutes Verständnis von Batch- und Echtzeit-Architekturen
- Praktische Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP Datendiensten
- Erfahrung mit BI-Tools (z. B. Looker, Tableau, Power BI usw.)
- Gutes Verständnis von Best Practices für Daten-Governance und -Sicherheit
- Fähigkeit, sowohl auf Executive- als auch auf tiefgreifend technischer Ebene zu agieren
Nice to Have
- Erfahrung in der Unterstützung von KI/ML-Pipelines und Feature Engineering
- Vertrautheit mit Echtzeit-Analysen und ereignisgesteuerten Architekturen
- Erfahrung in der Implementierung von semantischen Schichten oder Metrik-Stores
- Hintergrund in schnell wachsenden SaaS oder datenintensiven Organisationen
- Erfahrung mit Experimentierplattformen oder Produktanalysen
Vergütung
Die Vergütung für diese Position beinhaltet ein Grundgehalt, Aktienoptionen und eine Vielzahl von Leistungen. Die Gehaltsspanne für diese Rolle in den USA beträgt $235,000 - $285,000 USD. Das tatsächliche Grundgehalt richtet sich nach kandidatenspezifischen Faktoren, einschließlich Erfahrung, Fähigkeiten und Standort, sowie nach lokalen Mindestlohnbestimmungen, sofern zutreffend.
Zu den Leistungen gehören:
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherung für Sie und Ihre Familie
- Lebensversicherung
- Abdeckung für psychische Gesundheit
- Unterstützung bei Fruchtbarkeit und Familiengründung
- Flex Time Off zusätzlich zu den von der Firma bezahlten Feiertagen
- Richtlinien für bezahlten Familienurlaub, Krankheitsurlaub und Trauerurlaub
- Altersvorsorgepläne
- Budget zur individuellen Anpassung Ihres Arbeitsplatzes und Ihrer technischen Ausstattung zu Hause
- Jährliches Budget für berufliche Weiterentwicklung
Ihr Recruiter kann Ihnen weitere Details zu Vergütung und Leistungen geben.
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