Senior Quantitative Data Engineer
Sobre a oportunidade
Buscamos um(a) Senior Quantitative Data Engineer para atuar na construção e evolução da plataforma de dados utilizada pelo time de investimentos. Este profissional será responsável por desenvolver pipelines de alta performance para ingestão, processamento e distribuição de dados financeiros e alternativos utilizados em estratégias quantitativas e tomada de decisão com capital real.
A posição exige forte domínio de engenharia de dados aplicada ao mercado financeiro, garantindo baixa latência, alta confiabilidade e integridade histórica das informações utilizadas em modelos quantitativos e backtesting.
Responsabilidades
* Construir e manter pipelines de dados financeiros e alternativos em escala;
* Desenvolver integrações com provedores de market data e feeds financeiros;
* Garantir integridade, latência e qualidade de dados utilizados pelo time de investimentos;
* Trabalhar com séries temporais financeiras e arquitetura point-in-time;
* Estruturar soluções para ingestão, processamento e distribuição de dados de mercado;
* Desenvolver pipelines para dados de portfólio, risco e exposição;
* Atuar na modelagem e otimização de bancos de dados voltados para alta volumetria;
* Colaborar com times quantitativos, engenharia e investimentos;
* Implementar boas práticas de observabilidade, governança e escalabilidade;
* Apoiar a evolução da infraestrutura de dados em ambientes cloud.
Requisitos Técnicos Essenciais
Engenharia de Dados & Backend
* Python avançado;
* SQL avançado;
* Experiência sólida com engenharia de dados em serviços financeiros;
* Desenvolvimentode pipelines de dados em larga escala;
* Experiência comprocessamento de séries temporais;
* Conhecimento dearquitetura point-in-time para integridade de backtesting;
* Experiência compandas, polars e SQLAlchemy.
* Inglês fluente
Dados Financeiros
* Conhecimento de estruturas de market data:
* OHLCV
* Tick data
* Order book depth
* Corporate actions
* Dividendos e splits
* Experiência com instrumentos financeiros:
* Equities
* Fixed income
* Derivatives
* FX
* Crypto
* Experiência com dados de portfólio e risco:
* P&L attribution
* Exposure reporting
* NAV calculation
* Factor risk models
Bancos de Dados & Infraestrutura
* Experiência com bancos de dados de séries temporais:
* kdb+/q
* TimescaleDB
* InfluxDB
* Arctic
* Experiência com data lakes e plataformas cloud:
* Snowflake
* Databricks
* Redshift
Integrações Financeiras
* Experiência com APIs e feeds financeiros:
* Bloomberg API
* FIX Protocol
* Refinitiv/LSEG
* FactSet
* Quandl
* ICE
* Morningstar
Diferenciais
* Experiência em ambiente buy-side;
* Conhecimento demodelos fatoriais:
* Barra
* Axioma
* modelos proprietários
* Experiência com dados alternativos:
* Satellite imagery
* Credit card transactions
* Sentiment analysis
* Earnings call transcripts
* Conhecimento regulatório:
* 13F
* FINRA
* MiFID II
* Experiência com arquitetura distribuída e baixa latência;
* Vivência com ambientes quantitativos e trading systems.
Informações Adicionais
* Modelo de contratação: PJ
* Remuneração: mensal fixa
* Modelo de trabalho: a definir
Benefícios
* Notebook (caso necessário)
* Pausa contratual anual programada de até 14 dias (após 12 meses, mediante alinhamento)
* Programa Youplus (U+) com reembolso para educação, saúde e outras categorias
* Programa de terapia com até 5 sessões mensais online (após 3 meses)