Описание вакансии
Clear Street модернизирует брокерскую экосистему. Основанная в 2018 году, Clear Street — это диверсифицированная финансовая компания, заменяющая устаревшую инфраструктуру, используемую на рынках капитала.
Мы начали с нуля, создав полностью облачную систему клиринга и кастоди, разработанную для современного сложного глобального рынка. Наша платформа полностью интегрирована с центральными клиринговыми палатами и биржами для поддержки миллиардов торговых объемов в день. Мы тщательно проработали наши абстракции модели данных, создали горизонтальную масштабируемость и разработали продуманные API. Все это для того, чтобы предоставить нашим клиентам лучший в своем классе сервис.
Объединяя высококвалифицированных специалистов по продуктам и инжинирингу с опытными профессионалами в области финансов, мы создаем необходимое для конкуренции на современном быстро меняющемся рынке.
Команда
Миссия команды Clear Street Active — обеспечить лучшее исполнение для каждого класса активов на каждом рынке. Active создает новую, современную, облачную торговую платформу, предоставляющую трейдерам с высокой производительностью доступ к ликвидным площадкам в различных классах активов, передовым инструментам для построения графиков и сложной обработке ордеров.
Команда Active Data отвечает за то, как бизнес понимает себя, и все чаще за то, как он решает, что делать дальше. Данные поступают в наше хранилище из рекламных платформ, продуктовой аналитики, CRM и систем поддержки, а также из собственных систем брокера. Они возвращаются в платформы, которые отправляют сообщения нашим клиентам, делают ставки на новых и управляют отношениями с ними. Каждый этап — это место, где данные могут быть дублированы, задержаны или тихо переопределены, и ошибка, покидающая хранилище, не остается проблемой отчетности. Она тратит рекламный бюджет на не тех людей, отправляет клиенту не то сообщение или искажает регулируемое число. Перемещение данных — это базовое требование. Сохранение их истинности во время перемещения — это проблема, за которую отвечает эта роль. Это небольшая команда с широкой зоной покрытия, и мы масштабируем ее по мере роста платформы до десятков тысяч аккаунтов.
Роль
Три области бизнеса зависят от этой роли, и вы будете отвечать за данные для всех них:
Рост. Привлекайте расходы, клики и конверсии из каждого платного, партнерского и органического канала, сверяйте их с нашими собственными записями и отправляйте результаты финансируемых счетов обратно на рекламные платформы, чтобы оптимизировать ставки для клиентов, которые фактически финансируют и торгуют.
Жизненный цикл и путь пользователя. Определяйте личность каждого клиента с первого анонимного посещения до регистрации, KYC, пополнения счета и первой сделки, а также поддерживайте в актуальном состоянии системы обмена сообщениями в течение жизненного цикла, CRM и поддержки, отражая то, что произошло на самом деле.
Данные брокера. Моделируйте открытие счета, KYC, пополнение и переводы, а также торговлю из собственных систем платформы с точностью, необходимой регулируемому брокеру-дилеру.
Во всех трех областях вы будете:
- Отвечать за целостность данных в обоих направлениях. Доказывать, что каждый входящий поток данных был полным и своевременным, и что каждый исходящий синхронизированный поток достиг своей цели. Дублирующаяся конверсия завышает рекламные расходы, устаревший атрибут отправляет неверное сообщение, а сломанное соединение искажает данные о финансируемых счетах для руководства.
- Отвечать за уровни хранилища в dbt: модели сырых данных, промежуточные и идентифицированные модели, а также кураторские модели, которые используют аналитики, специалисты по данным, панели мониторинга и внутренние ИИ-агенты. Каждая модель имеет заявленную зернистость и тесты.
- Устанавливать контракты на данные с командами инжиниринга продуктов и владельцами зависимых платформ, чтобы изменение на предыдущем этапе было обнаружено на границе, а не тихо обнуляло поле в трех моделях ниже по потоку. Вы будете определять их, а не наследовать.
- Отвечать за управление данными: ролевой доступ, маскирование PII, хранение и аудируемость, включая инструменты самообслуживания, которые не становятся обходным путем для получения разрешений.
- Сознательно выбирать между пакетной обработкой, перехватом изменений данных (change-data-capture) и потоковой передачей, исходя из того, что на самом деле нужно каждому потребителю.
- Сотрудничать с отделами маркетинга, продукта и операций для получения необходимых бизнес-событий и полей. Эта роль оценивается по тому, насколько точны и своевременны данные бизнеса, а не по количеству доставленных конвейеров.
Что мы ценим
- Инженеры, чьи результаты оцениваются по точности данных, а не по объему отгруженной продукции.
- Очень высокая степень самостоятельности. Большая часть работы здесь начинается до того, как требование становится ясным: у источника нет документации, необходимое поле никогда не было собрано, а команда, которая им владеет, занята отгрузкой. Нам нужен человек, который будет добиваться выполнения зависимости в другой команде и поставлять надежный результат без спецификации.
- Скептицизм по отношению к данным, включая ваши собственные конвейеры. Проверяйте зернистость, соединения и полноту, прежде чем доверять цифре.
- Предпочтение скучных, наблюдаемых систем вместо хитроумных.
- Четкая коммуникация с неинженерами: способность объяснить маркетологу, почему вчерашнее число изменилось, и договориться об изменении схемы с командой продукта в тот же день.
- Прагматизм: отгружать версию, которая работает сейчас, и целенаправленно улучшать ее, а не ждать идеальной.
Требования
- Минимум пять лет опыта работы в области инжиниринга данных или инжиниринга аналитики, с производственными конвейерами, за которые вы несли ответственность, когда они ломались.
- Глубокое знание SQL и Python, а также опыт работы с dbt в многоуровневом хранилище данных: сырые, промежуточные и кураторские модели с заявленной зернистостью, тестами и инкрементальными сборками.
- Практический опыт интеграции сторонних данных и данных приложений через управляемые коннекторы, конвейеры событий и перехват изменений данных (change-data-capture), а также опыт работы с проблемами, возникающими при каждом из них: дрейф схемы, повторные синхронизации, дубликаты и поздние или отсутствующие записи.
- Опыт отправки данных обратно, через Reverse ETL, аудитории или фиды конверсий, и ответственность за их корректность после выхода из хранилища.
- Практика обеспечения качества данных: сверка с системами записи, мониторинг свежести и объема, а также исправление, которое предотвращает повторение инцидента.
- Практика управления данными: ролевой доступ, маскирование PII, хранение и аудиторский след, который вы могли бы показать регулятору.
- Знакомство с данными финтех-компаний или брокерских услуг: открытие счетов и KYC, пополнение и переводы, сделки и расчеты, а также понимание, почему внешне схожие поля баланса или статуса не взаимозаменяемы.
- Самостоятельность, способность хорошо работать без большой команды для эскалации.
Желательно
- Разрешение идентичности для веб-, мобильных и учетных данных: анонимные посетители, несколько устройств и более одного аккаунта на человека.
- Маркетинговые данные: API рекламных платформ, API конверсий, идентификаторы кликов и атрибуция.
- Инструменты для управления жизненным циклом и CRM, где конвейер заканчивается кампанией, а не таблицей.
- Семантические уровни для BI-инструментов и ИИ-агентов.
- Оркестрация рабочих процессов (Argo Workflows, Airflow или аналогичные) и достаточные знания Kubernetes для отладки собственных заданий.
- Требования к хранению данных и аудиту в регулируемой среде (SEC, FINRA).
- Опыт работы первым инженером по данным в команде, которая масштабировалась.
Область ответственности
Эта роль отвечает за данные: конвейеры, ведущие в хранилище и из него, модели в нем и то, кто что может видеть. Торговые системы, основной клиринговый реестр и инфраструктура компании (облако, Kubernetes, сетевые технологии) находятся в ведении команд инжиниринга и инфраструктуры, и вы будете тесно с ними сотрудничать.
Стек Active Data
Snowflake, dbt, SQL, Python, Fivetran, Segment, Argo Workflows, Datadog
Мы предлагаем
- Возможность присоединиться к небольшой и растущей команде отличных людей, где вы сможете внести свой вклад.
- Новая, высококачественная кодовая база с минимальным техническим долгом и пространством для создания новых сервисов и функций.
- Меритократическая философия, поощряющая сотрудничество.
- Конкурентоспособная заработная плата, льготы и бонусы.
В Clear Street мы предлагаем конкурентоспособные пакеты вознаграждения, долю в компании, софинансирование 401k, гендерно-нейтральный отпуск по уходу за ребенком и полное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование. Льготы в офисе включают стипендии на обед, полностью оборудованные кухни, счастливые часы, отличное расположение и потрясающие виды.
Базовый диапазон заработной платы для этой должности составляет $150 000 - $250 000.
Наш главный приоритет — наши люди. Мы постоянно инвестируем в культуру, которая способствует сотрудничеству. Мы помогаем друг другу преодолевать трудности и радуемся успехам друг друга. Мы верим, что современные рабочие места преуспевают благодаря высокопроизводительным коллективам, которые отличаются разнообразием — идей, культур и опыта. Мы гордимся тем, что являемся работодателем с равными возможностями, и прилагаем все усилия, чтобы такое рабочее место стало реальностью каждый день.
