Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
BBID Operations
Шэньчжэнь, Китай2 месяца назад
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
В BID Operations мы стремимся поддерживать наших клиентов на пути к успеху. Наша миссия — дать вам возможность процветать, беря на себя выполнение основных, но трудоемких аспектов вашей бизнес-деятельности, чтобы вы могли сосредоточиться на стратегическом росте и инновациях. Data Analyst будет отвечать за преобразование данных с высокой скоростью в финансовые нарративы, которые стимулируют наши торговые стратегии. Работая с нашими конвейерами реального времени — созданными на базе Kafka, RabbitMQ и ClickHouse — вы будете гарантировать, что отчеты PnL и торговая аналитика будут точными, своевременными и информативными. Эта роль находится на стыке инженерии и финансов, требуя сочетания технического анализа и понимания рынка.
Разработка и поддержка автоматизированных систем отчетности PnL, которые извлекают данные из потоков реального времени. Проведение углубленного анализа торговли для выявления закономерностей исполнения, проскальзывания и влияния на рынок. Написание и оптимизация сложных SQL-запросов в ClickHouse для эффективной обработки крупномасштабных финансовых наборов данных. Сотрудничество с заинтересованными сторонами для определения и внедрения ключевых показателей эффективности (KPI) для различных торговых подразделений. Мониторинг качества и целостности данных в конвейере, чтобы обеспечить соответствие финансовой отчетности и ее точность. Использование Python для создания надежных скриптов обработки данных, которые автоматизируют повторяющиеся аналитические задачи. Проектирование моделей и схем данных, которые специально поддерживают отчетность в режиме высокой частоты и бизнес-цели.
Степень бакалавра или магистра в области финансов, экономики, компьютерных наук или смежной количественной области. Предыдущий опыт работы в финансовой или финтех-индустрии с пониманием финансовых инструментов или торговых данных. Продвинутые знания SQL и опыт работы с OLAP-базами данных, такими как ClickHouse. Сильные навыки программирования на Python для задач манипулирования данными и автоматизации. Опыт работы с инструментами визуализации данных для эффективного представления данных в реальном времени. Способность четко доносить технические результаты как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам. Ориентация на детали с акцентом на точность данных и соблюдение правил управления.
Опыт работы с ClickHouse (или другим колоночным/OLAP хранилищем — Druid, BigQuery, Snowflake) Airflow или аналогичные средства оркестрации; dbt; рабочие процессы на основе Git Инструменты BI (Superset, Metabase, Power BI, Grafana)
Конкурентоспособная заработная плата, соответствующая опыту. Возможности для профессионального развития и карьерного роста. Командная и поддерживающая рабочая среда. Гибкий дресс-код в стиле smart casual.
Company Introduction At BID Operations, we are passionate about supporting our clients in their journey towards success. Our mission is to empower you to thrive by handling the essential yet time-consuming aspects of your business operations, allowing you to concentrate on strategic growth and innovation. About the role The Data Analyst will be responsible for transforming high-velocity data into the financial narratives that drive our trading strategies. By navigating our real-time pipelines—built on Kafka, RabbitMQ, and ClickHouse—you will ensure that PnL reports and trading analytics are accurate, timely, and insightful. This role sits at the intersection of engineering and finance, requiring a blend of technical analysis and market understanding. Job Responsibilities Develop and maintain automated PnL reporting frameworks that pull from real-time data streams. Conduct deep-dive trading analytics to identify execution patterns, slippage, and market impact. Write and optimise complex SQL queries in ClickHouse to handle large-scale financial datasets efficiently. Collaborate with stakeholders to define and implement key performance indicators (KPIs) for various trading desks. Monitor data quality and integrity across the pipeline to ensure financial reporting remains compliant and accurate. Use Python to build robust data processing scripts that automate repetitive analytical tasks. Design data models and schemas that specifically support high-frequency reporting and business objectives. Requirements University degree in Finance, Economics, Computer Science, or a related quantitative field. Prior experience working within the finance or fintech industry, with an understanding of financial instruments or trading data. Advanced SQL knowledge and experience with OLAP databases like ClickHouse. Strong programming skills in Python for data manipulation and automation tasks. Experience with data visualisation tools to represent real-time data effectively. Ability to convey technical findings clearly to both technical and non-technical stakeholders. Detail-oriented mindset with a focus on data accuracy and compliance with governance policies. Nice to have: Exposure to ClickHouse (or another columnar/OLAP store — Druid, BigQuery, Snowflake) Airflow or similar orchestration; dbt; Git-based workflows BI tooling (Superset, Metabase, Power BI, Grafana) Benefits Competitive salary commensurate with experience. Opportunities for professional development and career advancement. Collaborative and supportive work environment. Flexibility in smart casual dress code.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 36 800 до 56 100