Risk Data Engineer
XTB
To rola łącząca data engineering z analityką ryzyka finansowego. Będziesz projektować i utrzymywać narzędzia SQL do monitorowania ryzyka rynkowego i kredytowego, optymalizować automaty do obliczeń kapitałowych, budować dashboardy oraz tworzyć pipeline'y ETL między źródłami danych. Pracujesz nad wewnętrznymi systemami ryzyka w znanej firmie fintech (XTB). To nie jest rola badawcza ani czysto analityczna – codzienna praca to przede wszystkim kodowanie w SQL i Pythonie, optymalizacja zapytań i integracja danych.
Brakuje: nie podano liczby dni pracy stacjonarnej (model hybrydowy), brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, zadanie domowe itp.).
To rola łącząca data engineering z analityką ryzyka finansowego. Będziesz projektować i utrzymywać narzędzia SQL do monitorowania ryzyka rynkowego i kredytowego, optymalizować automaty do obliczeń kapitałowych, budować dashboardy oraz tworzyć pipeline'y ETL między źródłami danych. Pracujesz nad wewnętrznymi systemami ryzyka w znanej firmie fintech (XTB). To nie jest rola badawcza ani czysto analityczna – codzienna praca to przede wszystkim kodowanie w SQL i Pythonie, optymalizacja zapytań i integracja danych.
- ✓Praca w renomowanej firmie fintech (XTB) w obszarze ryzyka – ciekawa domena biznesowa
- ✓Wyraźny nacisk na rozwój narzędzi SQL i optymalizację – praca z dużym wpływem
- !Brak informacji o liczbie dni pracy w biurze (tylko 'hybrid')
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Nie wspomniano o dyżurach on-call ani oczekiwanej dyspozycyjności
- •Projektowanie i rozwój zaawansowanych narzędzi SQL do monitorowania ryzyka rynkowego i kredytowego
- •Optymalizacja zautomatyzowanych silników do wyliczania wymogów kapitałowych i raportowania regulacyjnego
- •Budowa i ulepszanie dashboardów ryzyka oraz raportów automatycznych dla interesariuszy wewnętrznych i zewnętrznych
- •Analiza wpływu konkretnych czynników ryzyka na pozycję finansową i kapitałową firmy
- •Tworzenie i utrzymywanie solidnych pipeline'ów ETL między różnymi źródłami danych
- •Zapewnianie wysokiej jakości danych dla modeli ryzyka poprzez testowanie i walidację
- •Pisanie skryptów w Pythonie do ekstrakcji danych i automatyzacji procesów
- •Praca z dużymi, złożonymi zbiorami danych i optymalizacja wydajności zapytań
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z około 2-letnim doświadczeniem w analityce danych w finansach, bardzo dobra w SQL, znająca podstawy Pythona i ETL, która chce wejść w specjalizację data engineering.
Osoby bez doświadczenia w sektorze finansowym – znajomość dziedziny ryzyka jest kluczowa. Również nie dla osób szukających pracy w pełni zdalnej (hybryda w Warszawie) ani dla seniorów oczekujących roli architektonicznej (to rola bardziej hands-on).
- ?Ile dni w tygodniu wymagana jest obecność w biurze?
- ?Jak liczny jest zespół ds. ryzyka i z iloma osobami będę współpracować na co dzień?
- ?Czy istnieje dyżur on-call lub oczekiwana dostępność po godzinach?
- ?Jaki jest stosunek pracy z SQL do Pythona w codziennych zadaniach?
- ?Czy pipeline'y ETL są budowane od zera, czy rozwijamy istniejące?
- ?Jakie narzędzia do wizualizacji/dashboardów są używane? (np. Power BI, Tableau, in-house?)
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z zagranicy?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy i ścieżka rozwoju na tym stanowisku?
- −Nie podano liczby dni pracy stacjonarnej (model hybrydowy)
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, zadanie domowe itp.)
- −Nie wiadomo, czy istnieje dyżur on-call
- −Brak informacji o stosowanych narzędziach BI/dashboardowych
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania