Data Engineer - Financial Services

• 11 septembre 2026
• 100%
• Unbefristet
• Nyon

Unser Kunde sucht einen sehr motivierten Data Engineer - Financial Research, um eine wachsende Forschungs- und Technologieinitiative an der Schnittstelle von Finanzmärkten, Data Engineering und künstlicher Intelligenz zu unterstützen.

Data Engineer - Financial Services

Unser Kunde hat seinen Sitz in Nyon.

Diese Stelle bietet die einzigartige Gelegenheit, von Beginn an zum Aufbau eines proprietären Datenökosystems beizutragen und dabei ein Team von Analysten für fundamentale Forschung zu unterstützen. Der ausgewählte Kandidat wird an der Entwicklung der Infrastruktur, der Datenbanken und der Analysewerkzeuge mitwirken, welche die Effizienz, Tiefe und Skalierbarkeit des Forschungsprozesses verbessern werden.

In enger Zusammenarbeit mit Investmentexperten wird der Data Engineer eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung innovativer Lösungen spielen, die die Art und Weise transformieren, wie Finanzinformationen gesammelt, organisiert und genutzt werden.

Beschreibung

Unser Kunde sucht einen sehr motivierten Data Engineer - Financial Research, um eine wachsende Forschungs- und Technologieinitiative an der Schnittstelle von Finanzmärkten, Data Engineering und künstlicher Intelligenz zu unterstützen.

Diese Stelle bietet die einzigartige Gelegenheit, von Beginn an zum Aufbau eines proprietären Datenökosystems beizutragen und dabei ein Team von Analysten für fundamentale Forschung zu unterstützen. Der ausgewählte Kandidat wird an der Entwicklung der Infrastruktur, der Datenbanken und der Analysewerkzeuge mitwirken, welche die Effizienz, Tiefe und Skalierbarkeit des Forschungsprozesses verbessern werden.

In enger Zusammenarbeit mit Investmentexperten wird der Data Engineer eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung innovativer Lösungen spielen, die die Art und Weise transformieren, wie Finanzinformationen gesammelt, organisiert und genutzt werden.

Entwicklung der Datenplattform ###

• Entwurf, Aufbau und Wartung proprietärer Datenbanken zur Unterstützung der Finanzforschungsaktivitäten.
• Mitwirkung an der Erstellung und Entwicklung eines zentralisierten Data Lake.
• Beitrag zur Implementierung und Entwicklung moderner Datenarchitekturen, einschliesslich Plattformen wie Snowflake.
• Entwicklung und Verwaltung skalierbarer Datenpipelines zur Erfassung, Transformation, Validierung und Verteilung von Daten aus multiplen Quellen.
• Sicherstellung der Qualität, Integrität, Governance und Zugänglichkeit der Daten auf der Forschungsplattform.
• Kontinuierliche Verbesserung der Dateninfrastruktur des Unternehmens zur Unterstützung des zukünftigen Wachstums und der Analysekapazitäten.

Forschungswerkzeuge & Analytics ###

• Entwicklung proprietärer Werkzeuge zur Verbesserung der Produktivität der Analysten und der Effizienz der Forschung.
• Aufbau von Lösungen zur Datenfilterung und -exploration zur Unterstützung von Investment-Forschungsworkflows.
• Automatisierung von Aufgaben bei der Datenerhebung, -verarbeitung und dem Berichtswesen.
• Übersetzung von Forschungsanforderungen in praktische und skalierbare technologische Lösungen.
• Enge Zusammenarbeit mit Endnutzern zur Identifizierung von Innovationsmöglichkeiten und zur kontinuierlichen Verbesserung.

Innovation & Künstliche Intelligenz ###

• Bewertung relevanter aufkommender Technologien für die Finanzforschung und Datenanalyse.
• Beitrag zur Einführung von künstlicher Intelligenz und Automatisierungskapazitäten in den Forschungsworkflows.
• Bewertung von Möglichkeiten zur Nutzung externer SaaS-Lösungen bei gleichzeitiger Unterstützung der Entwicklung proprietärer Alternativen, sofern angemessen.
• Unterstützung der Schaffung differenzierter Forschungskapazitäten durch den intelligenten Einsatz von Daten und Technologie.

Profil

• Bachelor oder Master in Informatik, Data Engineering, Software Engineering, Data Science, Mathematik oder einer verwandten Disziplin.
• Fundierte Kenntnisse in Python und SQL.
• Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Datenbanken, Datenpipelines und Datenverarbeitungsflüssen.
• Verständnis moderner Datenarchitekturen, Cloud-Technologien und Best Practices im Data Engineering.
• Vertrautheit mit Plattformen wie Snowflake, Databricks, Azure, AWS oder ähnlichen Technologien ist ein Vorteil.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Fähigkeit zur effektiven Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
• Eigeninitiative mit einer starken Bereitschaft zu lernen und aufzubauen.
• Französisch und Englisch

Stellenangebot

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