Deutschland
Solaris
Keyrock
Senior Data Engineer
Deutschland
Vienna, Austria · Antwerp, Antwerp, Belgium · Brussels, Brussels-Capital, Belgium · Sofia, Sofia-City, Bulgaria · City of Zagreb, Zagreb, Croatia · Prague, Prague, Czechia · Copenhagen, Capital Region of Denmark, Denmark · Tallinn, Estonia · Paris, Ile-de-France, France · Frankfurt, Hesse, Germany · Berlin, Germany · Athens, Attica, Greece · Budapest, Central Hungary, Hungary · Dublin, Leinster, Ireland · Rome, Lazio, Italy · Milan, Lombardy, Italy · Luxembourg, Luxembourg · Eindhoven, North Brabant, Netherlands · Amsterdam, North Holland, Netherlands · Rotterdam, South Holland, Netherlands · Krakow, Lesser Poland Voivodeship, Poland · Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · Lisbon, Portugal · Porto, Portugal · Johannesburg, Gauteng, South Africa · Cape Town, Western Cape, South Africa · Barcelona, Catalonia, Spain · Madrid, Community of Madrid, Spain · Geneva, Geneva, Switzerland · Zug, Zug, Switzerland · Zurich, Zurich, Switzerland · Istanbul, Istanbul, Turkey · Abu Dhabi, Abu Dhabi, United Arab Emirates · Dubai, Dubai, United Arab Emirates · London, England, United Kingdom · Southern Governorate, Bahrain · Seychelles
PythonSQLDockerRustTerraform
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über das Team und den Grund für die Rolle
Senior Data Engineer
Bei Keyrock stellen wir uns nicht nur die Zukunft digitaler Assets vor. Wir bauen sie aktiv.
Das Central Data Team (CDT) ist erst wenige Monate alt, aber Daten sind seit Tag eins das Lebenselixier von Keyrock. Wir bauen jetzt die Keyrock Data Platform auf, um Keyrockern und den KI-Agenten, die mit ihnen zusammenarbeiten, die Daten und den Kontext zu geben, den sie benötigen, um schnell und autonom innerhalb vereinbarter Grenzen und im Einklang mit unseren gemeinsamen Zielen zu handeln. Das bedeutet, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu erfassen und sie in Echtzeit für alle Funktionen, die darauf angewiesen sind, verständlich zu machen: Handelsdesks, Vermögens- und Anlageverwaltung, Produkt, Risiko, Finanzen, Compliance und Forschung, um nur einige zu nennen.
Sie wären einer der ersten Mitarbeiter im CDT und wir erwarten, dass Sie zu den meisten größeren Entscheidungen und Bauarbeiten beitragen. Die Standards, die wir festlegen, und die Arbeitsweise des Teams sind noch offen.
Über Keyrock
Seit unserer Gründung im Jahr 2017 sind wir zu einem führenden Gestalter im Bereich digitaler Assets herangewachsen, bekannt für unsere Partnerschaften und Innovation. Heute arbeiten wir mit über 250 Teammitgliedern weltweit zusammen. Unser vielfältiges Team stammt aus 42 Nationalitäten, mit Hintergründen, die von selbstständigen DeFi-Natives bis hin zu Doktoren reichen. Überwiegend remote, haben wir Hubs in London, Brüssel und Singapur und veranstalten regelmäßige Online- und Offline-Treffen, um die Crew eng zusammenzuhalten.
Wir handeln auf mehr als 80 Handelsplätzen und arbeiten mit einer breiten Palette von Emittenten zusammen. Als etablierter Market Maker hat uns unsere ausgeprägte Expertise zu schnellem Wachstum geführt. Heute umfassen unsere Dienstleistungen Market Making, Optionshandel, Hochfrequenzhandel, OTC und DeFi-Handelsdesks.
Aber wir sind mehr als nur ein Dienstleister. Wir sind ein Initiator. Wir sind Pioniere bei der Einführung der Rust-Entwicklungssprache für unseren algorithmischen Handel und Verfechter ihres Einsatzes in der Branche. Wir unterstützen das Wachstum von Web3-Startups durch unser Accelerator-Programm. Wir verbessern Ökosysteme, indem wir vielversprechende DeFi-, RWA- und NFT-Protokolle mit Liquidität versorgen. Und wir treiben den Fortschritt der Branche mit unserer Forschung und unseren Governance-Initiativen voran.
Was Sie tun werden
- Erstellen von Streaming- und Batch-Pipelines, die Markt-, Handels- und Portfoliodaten aufnehmen, normalisieren und verteilen, die gegen Feed- und Börsenfehler resistent sind.
- Erstellen von Self-Service-Tools (SDKs, Muster, Vorlagen, KI-Agenten), damit andere Teams Datenprodukte veröffentlichen, konsumieren und darauf aufbauen können, ohne auf uns warten zu müssen.
- Verwalten von Datenverträgen und Schemaentwicklung. Verhindern, dass Schemaänderungen zu Koordinationsereignissen zwischen mehreren Teams werden.
- Entwerfen der Lakehouse- und Zeitreihenschicht um die Abfragemuster der Konsumenten.
- Aufbau und Weiterentwicklung des Data Governance und Data Quality Frameworks: Erkennung veralteter Feeds, Schema-Validierung, Bereichsprüfungen, idempotente Schreibvorgänge, Lineage, Eigentümerschaft, Self-Healing.
- Erstellen der abgeleiteten Analysen, auf denen das Geschäft basiert: Cross-Exchange-Spreads, VWAP in der Tiefe, Orderbuch-Mikrostruktur für die Desks; Portfolioansichten, Exposure, Performance für Vermögens- und Anlageverwaltung.
- Observability, Kosten und Performance von Anfang an als erstklassige Prioritäten behandeln.
- Infrastruktur als Code behandeln (Docker, Terraform, CI/CD) zusammen mit unserem Central Infrastructure Team.
- Offen arbeiten: Dinge aufschreiben, eng mit Architektur, Infrastruktur, Plattform und den anderen Teams zusammenarbeiten.
Was wir suchen
Werkzeuge sind uns weniger wichtig als die Art und Weise, wie Sie Probleme angehen. Dennoch, hier ist das Profil der Person, die wir uns vorstellen.
Engineering-Handwerk
- 8+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktionsdatensystemen, auf die sich andere verlassen.
- Starke Kenntnisse in Python und SQL: nicht nur in der Lage sein, eine Abfrage zu schreiben, sondern auch zu verstehen, was die Engine damit macht.
- Code, der für andere leicht zu lesen, zu testen und später zu löschen ist.
- Starkes Verständnis von Datenmodellierung für Streaming- und analytische Workloads.
- Effizienz, Qualität, Idempotenz und Observability werden standardmäßig ernst genommen.
Systemdesign
- Sie haben Streaming-Systeme auf Kafka, Redpanda, MSK oder Kinesis entworfen und betrieben und haben Meinungen zu Partitionierung, Consumer-Gruppen, Offsets und Schema-Registries.
- Sie haben eine Zeitreihen-Datenbank in der Produktion verwendet (idealerweise ClickHouse; TimescaleDB, QuestDB oder ähnliche sind ebenfalls in Ordnung) und können über das Tabellendesign als Funktion von Abfragemustern sprechen.
- Sie haben mit einer Lakehouse-Architektur gearbeitet und denken über Tabellenlayout, Partitionierung und Kompaktierung als Designentscheidungen nach, die die Abfrageleistung und Speicherkosten beeinflussen.
- Sie bauen für Self-Healing und Idempotenz. Wiederholte Verarbeitung ist sicher, Wiederholungsversuche schreiben nicht doppelt, und das System erholt sich ohne menschliches Eingreifen.
Betriebsbereitschaft
- Docker, Terraform und CI/CD sind Ihre Arbeitsweise, keine separate "DevOps"-Sache.
- Sie denken frühzeitig über Kosten und Leistung nach.
- Sie instrumentieren, während Sie bauen: Logs, Metriken und Traces sind von Anfang an Teil des Systems.
- Sie entwerfen von Anfang an für Datenqualität und Governance, einschließlich Verträge, Validierung, Lineage und Eigentümerschaft.
Denk- und Arbeitsweise
- Sie denken bei neuen Problemen von den Grundprinzipien aus, bleiben pragmatisch, wenn sie nicht neu sind, und aktualisieren Ihre Sichtweise, wenn Sie mehr lernen.
- Sie behandeln die Handelsdesks, Vermögens- und Anlageverwaltung, Produkt, Risiko, Finanzen, Compliance und Forschung als Kunden dessen, was Sie bauen, und kommunizieren entsprechend mit ihnen.
- Sie optimieren für Ergebnisse statt für Output. Eine kleinere, einfachere Sache, die ausgeliefert wird und funktioniert, ist besser als eine größere Sache, die nicht funktioniert.
- Sie übernehmen die End-to-End-Verantwortung: Design, Auslieferung, Betrieb, Verbesserung.
- Sie sagen, was Sie denken, auch wenn es eine unbeliebte Meinung ist.
- Sie ändern Ihre Meinung, wenn das Argument besser ist.
- Sie machen die Menschen um Sie herum besser. Reviews sind echt, Junioren wachsen durch die Zusammenarbeit mit Ihnen, und Kollegen möchten wieder mit Ihnen arbeiten.
- Sie sind neugierig, wie Märkte funktionieren. Data Engineering allein wird Sie hier nicht interessieren.
- Sie sind ehrlich darüber, was Sie wissen und was nicht, und schließen die Lücke schnell.
- Sie verstehen Finanzmarktdaten: Orderbücher, Trades, Referenzdaten, Portfolios, Exposures. Krypto, TradFi oder beides sind ein großes Plus.
Nice to Have
- Lakehouse-Erfahrung mit Apache Iceberg oder Delta Lake.
- Vertrautheit mit DataHub oder ähnlichen Metadaten-/Lineage-Plattformen.
- Rust. Einige unserer leistungskritischen Dienste sind darin geschrieben. Interesse ist willkommen; fließende Kenntnisse sind nicht erforderlich.
Was Sie bekommen
- Ein Mandat von Grund auf. Sie werden zu den ersten Mitarbeitern im CDT gehören, und die Plattform, die Standards und die Teamkultur können Sie mit uns gestalten.
- Starke Partner. Enge Arbeitsbeziehungen mit Architektur, Infrastruktur, Plattform und den Desks selbst. Sie werden keine Daten im luftleeren Raum aufbauen.
- Autonomie bei der Arbeitsweise. Flexible Arbeitszeiten, Remote-First, Bereitschaftsdienst während der Geschäftszeiten, der im Team geteilt wird.
- Ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket mit verschiedenen Leistungen.
- Ein Team, das sich mag. Regelmäßige Online-Treffen und ein jährliches Treffen vor Ort, bei dem alle im selben Raum sind.
Unser Rekrutierungsprozess
Wir suchen nach Leuten mit den richtigen Fähigkeiten und einer bewussten Entscheidung, sich unserem Bereich anzuschließen. Die perfekte Besetzung? Jemand, der engagiert, kollaborativ ist, mit Ownership handelt und solide, skalierbare Ergebnisse liefert. Als Arbeitgeber sind wir bestrebt, ein positives und kollaboratives Arbeitsumfeld zu schaffen. Wir begrüßen Mitarbeiter aller Hintergründe und stellen, belohnen und befördern ausschließlich auf der Grundlage von Verdienst und Leistung. Aufgrund der Art unseres Geschäfts und externer Anforderungen führen wir Hintergrundüberprüfungen bei allen potenziellen Mitarbeitern durch, deren Bestehen eine Voraussetzung für den Eintritt bei Key ist.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen