Data Engineer - Financial Services

Ref 2578344 | Datum: 11 Sept 2026

Michael Page

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

Data Engineer - Financial Services

Unser Kunde hat seinen Sitz in Nyon.

Diese Rolle bietet die einzigartige Gelegenheit, den Aufbau eines proprietären Datenökosystems von Grund auf zu unterstützen und ein Team von fundamentalen Research-Analysten zu begleiten. Der erfolgreiche Kandidat wird zur Entwicklung der Infrastruktur, der Datenbanken und der analytischen Tools beitragen, welche die Effizienz, Tiefe und Skalierbarkeit des Forschungsprozesses verbessern werden.

Durch die enge Zusammenarbeit mit Investment-Experten wird der Data Engineer eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung innovativer Lösungen spielen, welche die Art und Weise transformieren, wie Finanzinformationen gesammelt, organisiert und genutzt werden.

Beschreibung

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

Diese Rolle bietet die einzigartige Gelegenheit, den Aufbau eines proprietären Datenökosystems von Grund auf zu unterstützen und ein Team von fundamentalen Research-Analysten zu begleiten. Der erfolgreiche Kandidat wird zur Entwicklung der Infrastruktur, der Datenbanken und der analytischen Tools beitragen, welche die Effizienz, Tiefe und Skalierbarkeit des Forschungsprozesses verbessern werden.

Durch die enge Zusammenarbeit mit Investment-Experten wird der Data Engineer eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung innovativer Lösungen spielen, welche die Art und Weise transformieren, wie Finanzinformationen gesammelt, organisiert und genutzt werden.

Data Platform Development

• Design, Aufbau und Wartung proprietärer Datenbanken zur Unterstützung der Finanzforschungsaktivitäten.
• Mitwirkung an der Erstellung und Weiterentwicklung eines zentralisierten Data Lake.
• Beitrag zur Implementierung und Entwicklung moderner Datenarchitekturen, einschliesslich Plattformen wie Snowflake.
• Entwicklung und Verwaltung skalierbarer Daten-Pipelines zur Erfassung, Transformation, Validierung und Verteilung von Daten aus mehreren Quellen.
• Sicherstellung der Datenqualität, Integrität, Governance und Zugänglichkeit über die Forschungsplattform hinweg.
• Kontinuierliche Verbesserung der Dateninfrastruktur des Unternehmens, um zukünftiges Wachstum und analytische Fähigkeiten zu unterstützen.

Research Tools & Analytics

• Entwicklung proprietärer Tools zur Verbesserung der Produktivität der Analysten und der Effektivität der Forschung.
• Aufbau von Screening- und Datenexplorationslösungen zur Unterstützung von Investment-Research-Workflows.
• Automatisierung von Aufgaben bei der Datenerfassung, -verarbeitung und -berichterstattung.
• Übersetzung von Forschungsanforderungen in praktische und skalierbare technologische Lösungen.
• Enge Zusammenarbeit mit Endanwendern zur Identifizierung von Innovationsmöglichkeiten und kontinuierlicher Verbesserung.

Innovation & Artificial Intelligence

• Evaluierung aufkommender Technologien, die für die Finanzforschung und Datenanalyse relevant sind.
• Mitwirkung an der Einführung von künstlicher Intelligenz und Automatisierungskapazitäten in den Forschungs-Workflows.
• 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 Masterabschluss in Informatik, Data Engineering, Software Engineering, Data Science, Mathematik oder einer verwandten Fachrichtung.
• Fundierte Kenntnisse in Python und SQL.
• Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Datenbanken, Daten-Pipelines und Datenverarbeitungs-Workflows.
• Verständnis moderner Datenarchitekturen, Cloud-Technologien und Best Practices im Data Engineering.
• Vertrautheit mit Plattformen wie Snowflake, Databricks, Azure, AWS oder ähnlichen Technologien wäre von Vorteil.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Fähigkeit zur effektiven Kommunikation mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern.
• Eigeninitiative und eine starke Lern- und Aufbaubereitschaft.
• Französisch und Englisch

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