初级数据工程师，具有Python经验，支持我们主要银行客户之一的企业压力测试项目- 39641
工作地点：多伦多- 每周现场工作3天
合同期限：2026年1月4日至2026年10月30日（有可能延长并转为全职员工）
工作时间：周一至周五上午9点至下午5点；标准每周37.5小时（可能有加班）
时薪：41-52/小时
需求背景
业务组：企业压力测试
项目：金融赞助商项目第二阶段压力测试
企业压力测试（“EST”）的任务是设计和运行银行的压力测试计划。我们正在寻找一名合同数据工程师，以支持现有基于Python的数据工作流的现代化和优化。该角色将专注于改进数据密集型Python笔记本的性能，重构代码以提高可扩展性和可维护性，并开发新的数据摄取和整合逻辑，从多个数据源支持下游分析和报告用例，如金融赞助商压力测试。
角色中的典型一天：
• 设计和开发数据解决方案，将新的数据源集成到现有压力测试平台中，以支持新的压力测试计划。
• 分析和重构现有的Python笔记本，这些笔记本执行大量数据操作，以显著提高运行时间和效率。
• 设计和开发新的Python代码，以从多个上游数据源获取、转换和整合数据
• 在保留业务逻辑的同时，改进代码结构、可读性和可维护性
• 确保输出可靠且有良好文档记录，以供下游使用（分析、报告或建模）
• 与内部利益相关者合作，了解数据需求并验证结果
• 提供知识转移和文档支持，以支持长期可维护性
候选人要求/必须具备的技能：
1. 2年以上处理大型数据集和复杂数据转换的扎实经验
2. 2年以上Python经验，具有优化数据密集型工作负载的实际经验（展示了提高现有代码性能的能力{例如，pandas优化，算法改进}）
3. 1年以上从多个系统或格式（例如，文件、数据库、API）获取和整合数据的经验
4. 熟悉编写干净、可维护和可测试代码的最佳实践
加分技能：
1. 使用数据工程框架或工具的经验（例如，PySpark，Dask，Airflow）
2. 强大的SQL技能和使用关系型或云数据仓库的经验
3. 将基于笔记本的工作流转向更生产就绪设计的经验
所需软技能：
- 能够在合同环境中独立工作并实现定义的目标
- 强大的沟通能力
- 能够处理不确定性
教育背景：学士学位
最佳VS.平均候选人：理想的候选人应具有数据工程和框架/工具（PySpark，Dask，Airflow）的强大背景。
候选人评审与选择
两轮
第一轮 - HM - 45分钟 - 虚拟MS Teams视频 - 行为/情境问题，经验相关问题
第二轮 - HM + 高级经理 - 1.5小时 - 现场（面试期间进行技术编码评估以评估思维过程）
多伦多 - 在电梯附近的大堂与HM会面
免责声明：
可能会使用AI评估候选人。
此职位发布是针对现有空缺。申请
