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Juniper Square

Senior Staff Software Engineer, Data

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À propos

Juniper Square

Les marchés privés sont l'un des secteurs les plus vastes, les plus complexes et les moins bien desservis de la finance mondiale. Notre mission chez Juniper Square est de libérer tout leur potentiel. Nous sommes le Partenaire Opérationnel de confiance de plus de 2,300 GPs, unifiant la technologie, les données et les services d'administration de fonds en une seule plateforme qui aide les GPs à agir plus rapidement, à prendre de meilleures décisions et à évoluer avec précision. Avec plus de 300 milliards de dollars sous administration et plus de 700,000 LPs sur la plateforme, nous avons atteint l'échelle pour correspondre à notre ambition. Et avec JunieAI, notre plateforme d'IA conçue à cet effet, nous réinventons le fonctionnement des marchés privés, en intégrant l'intelligence dans chaque flux de travail. Fondée par son fondateur depuis 2014, soutenue par plus de 350 millions de dollars de financement, et comptant désormais plus de 1,000 employés, nous construisons une entreprise conçue pour façonner l'avenir des marchés privés pour les décennies à venir.

Notre culture est conçue pour les personnes qui souhaitent accomplir un travail ambitieux et significatif aux côtés de collègues exceptionnellement talentueux. Nous pensons en tant que propriétaires, agissons avec urgence et sommes fiers de résoudre des problèmes complexes qui comptent vraiment pour nos clients et pour l'avenir des marchés privés. Nous pensons que les meilleures idées proviennent d'un débat ouvert, d'une collaboration approfondie et de perspectives diverses, c'est pourquoi nous croyons que la transparence est la norme et que les commentaires nous rendent plus forts. Si vous êtes motivé par des normes élevées, une croissance rapide et l'opportunité de définir une catégorie à un moment charnière, rejoignez-nous !

Juniper Square offre à ses employés diverses modalités de travail, allant d'une expérience entièrement à distance au travail à temps plein dans l'un de nos bureaux physiques. Nous investissons massivement dans les opérations numériques, permettant à nos équipes de collaborer efficacement dans 27 États américains, 2 provinces canadiennes, en Inde, au Luxembourg et en Angleterre. Nous avons également des bureaux physiques à San Francisco, New York, Mumbai et Bangalore pour les employés qui préfèrent travailler au bureau, à temps partiel ou à temps plein.

À propos de votre rôle

Nous recherchons un Senior Staff Software Engineer pour diriger la transformation de notre fonction actuelle d'ingénierie et d'analyse de données en une organisation moderne, évolutive et orientée produit de plateforme de données. Vous définirez la vision, l'architecture, le modèle opérationnel et la feuille de route d'exécution nécessaires pour passer d'une livraison de données basée sur des projets à une plateforme qui permet l'accès en libre-service, la fiabilité, la gouvernance et la préparation des données pour l'analyse dans toute l'entreprise.

Ce que vous ferez

Il s'agit d'un rôle de leadership profondément pratique pour un expert technique qui conçoit activement des systèmes, prototyse des solutions, examine le code et guide les équipes à travers des défis complexes. Vous moderniserez notre pile de données, établirez des normes de plateforme, introduirez les meilleures pratiques en matière de fiabilité et de gouvernance, et permettrez aux équipes de l'entreprise de créer des produits de données de manière efficace et sûre.

En plus de la transformation de la plateforme, vous veillerez à ce que l'écosystème de données fournisse des analyses de haute qualité et des informations exploitables. Vous définirez l'architecture couvrant l'ingestion, le traitement, la modélisation, les couches sémantiques, l'analyse et l'activation de l'IA/ML, en garantissant que les données sont fiables, accessibles, sécurisées et performantes.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec la direction de l'ingénierie, les équipes produit, l'analyse et les parties prenantes exécutives pour aligner la stratégie technologique sur les résultats commerciaux, encadrer les ingénieurs et bâtir une culture axée sur les données. Le succès dans ce rôle signifie non seulement la livraison d'une plateforme moderne, mais aussi l'amélioration des capacités, des processus et des modes de travail de l'équipe pour fonctionner en tant qu'organisation de plateforme de données véritable.

Architecture et leadership technique

  1. Définir et posséder la stratégie d'architecture de données et d'analyse de bout en bout
  1. Concevoir des systèmes de données évolutifs, en batch, en streaming et en temps réel
  1. Établir des normes pour la modélisation des données, les couches sémantiques et la génération de rapports
  1. Diriger les revues d'architecture et la prise de décision technique
  1. Promouvoir l'adoption d'architectures modernes (lakehouse, data mesh, analyse en temps réel)

Ingénierie pratique

  1. Concevoir et prototyper des composants critiques de la plateforme de données
  1. Écrire du code de qualité production pour des domaines complexes ou à fort impact
  1. Examiner les schémas, les transformations, les tableaux de bord et les modèles d'analyse
  1. Dépanner les problèmes de performance et de fiabilité dans les pipelines et les requêtes
  1. Optimiser les charges de travail pour la latence, la concurrence et le coût

Plateforme de données et propriété des pipelines

  1. Concevoir et architecturer une plateforme de données évolutive supportant l'ingestion, la transformation et la livraison de données structurées et non structurées à travers des pipelines batch et temps réel.
  1. Concevoir une stratégie "Données pour les Agents", en garantissant que notre entrepôt de données est structuré avec les couches sémantiques et les métadonnées nécessaires pour que les LLMs puissent le naviguer avec précision.
  1. Construire une infrastructure de données prête pour l'IA, y compris des magasins vectoriels, des pipelines d'intégration et des systèmes de récupération qui alimentent les flux de travail LLM et agentiques.
  1. Développer une architecture de données prête pour RAG qui permet la récupération de données d'entreprise fiables avec une forte lignée, gouvernance, sécurité et observabilité.
  1. Créer des produits de données curatés et des APIs réutilisables qui rendent les ensembles de données de haute qualité facilement consommables par les applications, les plateformes d'analyse et les agents IA.
  1. Permettre l'accès autonome aux données pour les équipes d'ingénierie, d'analyse et commerciales grâce à des modèles standardisés, des couches sémantiques et des capacités de plateforme.
  1. Collaborer avec les équipes IA, produit et ingénierie pour supporter les ensembles de données d'entraînement, les magasins de fonctionnalités et les pipelines d'inférence IA en production.
  1. Construire des pipelines ETL/ELT agentiques qui utilisent des agents IA pour découvrir de manière autonome les sources et générer des transformations.
  1. Assurer la fiabilité, l'évolutivité et la résilience de la plateforme, y compris la haute disponibilité, la surveillance et la préparation à la reprise après sinistre.

Analyse et Business Intelligence

  1. Collaborer avec les équipes produit, finance, opérations commerciales et direction pour définir les besoins analytiques
  1. Concevoir des modèles de données évolutifs pour la génération de rapports et l'analyse avancée
  1. Garantir que les solutions analytiques sont performantes, fiables et faciles à utiliser
  1. Promouvoir l'adoption d'une culture axée sur les données grâce à des informations fiables

Gouvernance, qualité et sécurité des données

  1. Définir les normes de gouvernance des données, de lignée, de catalogage et de métadonnées
  1. Établir des cadres de qualité des données et des processus de validation
  1. Assurer la confidentialité, la conformité et l'accès sécurisé aux données sensibles
  1. Implémenter des contrôles d'accès basés sur les rôles et l'auditabilité

Leadership et collaboration

  1. Encadrer les ingénieurs seniors, les ingénieurs analytiques et les scientifiques des données
  1. Collaborer avec les équipes produit, ML, plateforme et commerciales
  1. Traduire les questions commerciales en solutions de données évolutives
  1. Influencer les feuilles de route en utilisant les considérations de la plateforme de données et d'analyse
  1. Agir en tant qu'autorité technique exécutive pour les données et l'analyse

Excellence opérationnelle

  1. Définir les SLA/SLO pour la disponibilité, la fraîcheur et l'exactitude des données
  1. Établir des processus de surveillance, d'alerte et de réponse aux incidents
  1. Optimiser les coûts du cloud et les performances des requêtes
  1. Supporter la planification de la capacité pour la croissance des données

Culture et enablement

  1. Être un évangéliste pour l'adoption pragmatique de l'IA.
  1. Contribuer à établir une culture d'innovation axée sur les résultats.

Qualifications

Requis

  1. Diplôme d'études supérieures en informatique, ingénierie ou domaine connexe
  1. Plus de 15 ans d'expérience en ingénierie de données, ingénierie analytique ou rôles de plateforme de données
  1. Expérience avérée dans l'architecture de systèmes de données et d'analyse à grande échelle
  1. Solide expérience pratique avec les piles de données modernes dans les environnements cloud
  1. Expertise approfondie en modélisation de données pour l'analyse (dimensionnelle, étoile/snowflake, Data Vault, etc.)
  1. Compétences avancées en SQL et maîtrise de Python, Scala ou Java
  1. Expertise avancée en modélisation de données dimensionnelles et en couches sémantiques (par exemple, dbt, Cube) pour fournir un contexte "lisible par agent".
  1. Expertise dans les frameworks de streaming en temps réel tels que Spark, Flink ou Beam.
  1. Expérience dans la création de solutions de reporting et de BI à grande échelle
  1. Solide compréhension des architectures batch et temps réel
  1. Expérience pratique avec les services de données AWS, Azure ou GCP
  1. Expérience avec les outils BI (par exemple, Looker, Tableau, Power BI, etc.)
  1. Solide compréhension des meilleures pratiques en matière de gouvernance et de sécurité des données
  1. Capacité à opérer à la fois aux niveaux exécutif et technique

Atouts

  1. Expérience dans le support des pipelines IA/ML et de l'ingénierie des fonctionnalités
  1. Connaissance des architectures d'analyse en temps réel et événementielles
  1. Expérience dans la mise en œuvre de couches sémantiques ou de magasins de métriques
  1. Expérience dans des organisations SaaS à forte croissance ou à forte intensité de données
  1. Expérience avec les plateformes d'expérimentation ou d'analyse produit

Rémunération

La rémunération pour ce poste comprend un salaire de base, des actions et une variété d'avantages. La fourchette de salaire de base aux États-Unis pour ce rôle est de 235,000 - 285,000 USD. Les salaires de base réels seront basés sur des facteurs spécifiques au candidat, y compris l'expérience, les compétences et la localisation, ainsi que les exigences locales de salaire minimum applicables.

Les avantages comprennent :

  • Soins de santé, dentaires et de la vue pour vous et votre famille
  • Assurance vie
  • Couverture bien-être mental
  • Soutien à la fertilité et à la croissance familiale
  • Temps libre flexible en plus des jours fériés payés par l'entreprise
  • Politiques de congé familial payé, congé médical et congé de deuil
  • Plans d'épargne retraite
  • Allocation pour personnaliser votre espace de travail et votre équipement technologique à domicile
  • Allocation annuelle de développement professionnel

Votre recruteur pourra vous fournir des détails supplémentaires sur la rémunération et les avantages.

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