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(Senior) Data Migration Engineer - Investment Finance | 80-100% (m/w/d)

QPLIX GmbH

Type de contrat
Temps partiel
Lieu
Zürich
Première publication
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En tant que Data Migration Engineer - Investment Finance, vous êtes responsable de la partie la plus critique de chaque intégration : le transfert propre des données du système ancien vers notre plateforme de gestion de portefeuille ainsi que la mise en place des flux de données quotidiens. Car seul avec des données correctes et complètes, le système fournit des résultats fiables - elles sont le fondement de chaque gestion de portefeuille et décision financière de nos clients exigeants. Avec votre combinaison unique de connaissances financières et d'expertise technique, vous contribuez de manière significative à la migration réussie de grands portefeuils de clients vers la plateforme QPLIX et façonnez ainsi l'avenir de la gestion de patrimoine. Migration de données de bout en bout : vous assumez la pleine responsabilité technique pour des migrations complexes - données client, positions et transactions ainsi que l'univers des placements Qualité des données : vous êtes responsable de la validation, de la vérification de la plausibilité et de la garantie de la qualité des données migrées, y compris la coordination avec les systèmes sources Interfaces avec les banques dépositaires et les fournisseurs de données : vous créez et gérez les connexions de données aux banques dépositaires et aux fournisseurs de données - les flux quotidiens, sans lesquels les portefeuilles ne peuvent être gérés Automatisation des étapes partielles de la migration des données Optimisation des processus pour une meilleure scalabilité des projets de migration Analyse détaillée de jeux de données complexes (par exemple, exportations à partir de systèmes anciens) pour l'intégration dans le système cible Conseil aux équipes de projet face aux défis de l'intégration des données Interface entre les consultants, le département de développement et les clients Diplôme universitaire réussi dans le domaine de l'informatique (économique), des mathématiques financières (ou qualification équivalente) Expérience plurannuelle dans l'analyse, la préparation et l'intégration de grandes quantités de données, idéalement dans le secteur financier Connaissance approfondie des classes d'actifs liquides courantes (actions, obligations, dérivés, etc.) ainsi que des transactions financières correspondantes, y compris les actions corporatives Bonnes connaissances en Python ainsi que solides compétences en SQL (bases de données relationnelles) ; expérience avec des bases de données orientées document (par exemple MongoDB) et d'autres langages constitue un avantage Capacités d'analyse prononcées ainsi que pensée structurée et axée sur la solution Très bonne capacité d'organisation, prise en main rapide et travail autonome Maniement soigneux des données client sensibles Négociation sécurisée en allemand et en anglais (C1), d'autres langues nationales constituent un avantage Modèles de travail flexibles, conditions d'emploi modernes et perspectives de développement attractives dans un environnement FinTech en croissance Avantages supérieurs à la moyenne, y compris le smartphone Apple ou Android actuel, budget de formation individuel, abonnement fitness et autres extras Culture d'entreprise ouverte avec un esprit d'équipe fort, une grande autonomie et des voies de décision courtes Emplacement central à Zurich avec une excellente accessibilité QPLIX est un employeur qui promeut l'égalité des chances. Nous croyons que l'intégration et la diversité sont la clé d'un monde du travail réussi et meilleur. Si vous prenez plaisir à modéliser des patrimoines complexes dans l'un des systèmes les plus modernes sur le marché et à enthousiasmer les clients avec une mentalité pragmatique, axée sur la solution et « can-do », nous nous réjouissons de votre candidature. QPLIX GmbH Tanja Unsöld People, Organization & Culture Nußbaumstr. 12 80336 München +49 (89) 998 2716 86 career@qplix.com https://www.qplix.com/de/

Traduit automatiquement depuis l’original.

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