角色概述：
这是一个专门针对在金融市场中具备深厚数据分析和大规模数据工程专业知识的专业人士的角色。理想的候选人将弥合商业战略与技术实施之间的差距，提供可行的见解和强大的数据基础设施解决方案，直接支持投资决策。
角色与职责：
1. 数据研究与分析
o 进行深入的数据研究和分析，以支持投资策略，涵盖私人市场数据、公共市场数据和金融数据。
o 与投资团队密切合作，识别合适的数据源并优化工作流程。
o 通过虚拟化层引入金融和企业数据，以便用户进行报告访问。
2. 数据战略与管理
o 推动数据战略倡议，确保私人和公共市场数据无缝集成到投资流程中。
o 实施和维护数据管理框架，确保高质量和结构良好的数据资产。
o 定义和优化数据管理流程，提高效率并降低操作风险。
o 监控数据治理实践，以维护数据的完整性、安全性和合规性。
3. 技术实施与自动化
o 开发和维护基于SQL的数据提取、转换和分析查询。
o 利用Python进行数据处理、自动化和分析。
o 使用Denodo进行数据虚拟化，增强对多样数据源的可访问性。
o 使用Power Automate自动化重复的数据任务，提高效率和可扩展性。
o 管理和优化DBeaver、Denodo、Toad和MySQL，以进行数据库查询和分析。
o 设计、开发和管理可扩展的数据管道，使用Azure数据服务（优先）或Snowflake，集成来自API、网络抓取、SFTP、SharePoint等的数据。
o 实施CI/CD管道、单元测试和性能调优，以确保高质量的数据工程解决方案。
4. 商业智能与可视化
o 使用Power BI或Tableau设计和开发交互式仪表板和报告，为数据团队和高层管理提供实时见解。
o 利用宏和高级公式优化Excel工作流程，以支持数据驱动的分析。
o 与业务伙伴合作，集成利用Azure AI服务的AI驱动分析。
5. 敏捷与跨职能协作
o 在敏捷环境（Scrum、Kanban）中高效管理数据项目。
o 与研究分析师、定量团队和技术团队合作，增强数据能力。
o 推动数据解决方案的端到端SDLC实施，确保最佳实践和性能优化。
o 在技术工程团队与业务利益相关者之间架起桥梁，将数据工程成果转化为可行的见解。
要求：
· 8-10年数据分析和数据工程的综合经验，最好是在金融市场数据环境中。
· 在Azure数据服务（优先）、SQL、Python、Denodo和数据编排工具（Airflow、Control-M）方面的专业知识。
· 拥有构建、优化和自动化大规模数据管道和数据仓库的经验。
· 在投资或金融服务背景下，具备数据研究、数据建模、可视化和治理的扎实背景。
· 具有私人和公共市场数据流程的经验者优先。
· 优先认证：
o 微软认证：Fabric数据工程师助理
o 微软认证：Azure AI基础知识
o 微软认证：Power BI数据分析师助理
优先金融知识：CFA一级（或对投资概念的等效理解）是额外的优势。
出色的沟通和利益相关者管理技能，具备强大的问题解决思维。
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