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State Street logo
道富公司
Middle Office - Alpha Data Operations, Officer
立即应聘

Middle Office - Alpha Data Operations, Officer

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
SQL
Analytics
Equities
Middle Office
Alpha
Datagx

AI 估算 · 15k–25k

金融中台数据分析岗,外企平台,技能门槛中等,薪资处于市场中等偏上水平

职位详情

关于这个职位

该职位是道富公司Alpha数据平台的运营分析师,负责日常支持数据平台的生产与CUAT环境,处理客户数据查询和文件交付,执行数据验证和数据仓库处理等工作

适合有金融中台或后台经验、熟悉SQL和数据仓库的求职者

最低要求

These skills will help you succeed in this role:

Experience in the financial services industry or global consulting firm: preferably Middle Office/Back Office business processing
Domain knowledge and be able to understand the various listed instrument types like Equities, Bonds, ETD and OTC Derivatives, Bank Loans, TBAs, etc.
Broad and in-depth understanding of standards, methodologies, processes, systems and technology necessary to support back office operations
Ability to work on multiple projects/clients implementation concurrently and prioritize work accordingly
Must have SQL knowledge, hands-on experience with database/data warehouse skills
Balance of Technical /Business
Excellent analytical and interpersonal skills, verbal and written communication and presentation skills
Strong relationship management skills
Flexibility in working outside of your responsibilities and areas of expertise.
Effective organizational, decision making, and communication skills
English language skills are essential.

工作职责

Maintain the Production/CUAT environment to reflect daily activity.

Become an SME in the DataGX Alpha platform, Act as the point of contact for relevant client queries relating to their data and client file delivery
Track and resolve source of quality issues;
Perform daily operational activities including SMF, BM, Analytics validations and Data Warehouse data processing.
Work independently to research and resolve problems considering multiple avenues for resolution.
Define and document current and future state operating models as required
Manages the identification of issues and gaps in data provided or discrepancies in data between legacy presentation and the future state model, and recommend corrective actions
Define and document features and functions, within the business specifications, in support of requested

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 外企平台稳定,福利完善(如带薪志愿者日、弹性工作支持),职业发展机会多
  • 接触核心金融数据平台,提升数据仓库和金融产品知识,技能积累扎实
  • 与全球团队合作,锻炼跨文化沟通能力和英语水平
  • 需要同时处理多个客户实施项目,时间管理和优先级安排要求高
  • 适合有1-3年金融后台或数据运营经验,希望在外企稳定发展、提升数据分析和金融产品知识的求职者

缺点 / 挑战

  • 工作内容涉及日常运营支持,可能包含重复性任务,需保持细致和耐心
  • 金融行业数据准确性要求极高,压力较大,需快速响应问题

角色解读

  • 在数据运营领域深耕,成为Alpha平台专家,可向高级分析师或团队负责人的方向发展
  • 积累金融数据知识后,可转向数据治理、数据架构或业务分析等更高级职位
  • 在State Street这样的大型金融机构,有机会横向调动到其他部门,如风险、合规或投资运营
  • 每天维护Alpha数据平台的生产和CUAT环境,确保日常活动正常反映
  • 成为DataGX Alpha平台的专家,处理客户关于数据查询和文件交付的疑问
  • 执行日常运营活动,包括SMF、BM、分析验证和数据仓库数据处理
  • 独立调研并解决问题,同时定义和记录当前及未来的运营模型
  • 必须具备SQL知识,并有数据库/数据仓库的实际操作经验
  • 需要金融服务业经验,熟悉中台或后台业务流程,理解股票、债券、衍生品等金融工具
  • 具备出色的分析和沟通能力,能同时处理多个项目
  • 英语流利,能与全球团队协作

申请策略

  • 申请前仔细阅读State Street的Alpha平台相关介绍,面试中展现对数据运营的兴趣
  • 强调自己的适应能力和学习意愿,因为需要成为新平台的专家
  • 突出金融服务业经验,特别是中台或后台数据处理相关经历
  • 强调SQL和数据仓库技能,列出具体使用的数据库和工具(如Oracle, SQL Server, Teradata等)
  • 展示多项目管理能力和独立解决问题的案例
  • 提及英语沟通能力,如与海外团队协作的经验
  • 复习SQL高级查询、存储过程,学习数据仓库建模基础
  • 了解金融产品知识,特别是股票、债券、衍生品的基本特征

面试指南

  • 使用STAR方法(情境、任务、行动、结果)回答行为问题,展示逻辑和成效
  • 对于技术问题,先解释思路,再写代码,最后验证结果
  • 对于金融知识问题,展示基础理解即可,强调学习意愿
  • 请描述你过去如何处理数据质量问题的一个案例
  • 你如何同时管理多个项目?请举例说明
  • 解释你理解的中台(Middle Office)与后台(Back Office)的区别
  • 你熟悉哪些金融产品?请简述股票和衍生品的交易后处理流程
  • 编写一个SQL查询,从一个交易表中找出每天的交易量最大值

匹配度报告

65
综合匹配度

稳定外企金融中台数据岗,技能成长空间好,薪资中等,WLB较好

适合人群
适合注重技能成长和稳定外企环境的求职者,对薪资和使命感要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
使命价值匹配
薪资福利70
成长发展75
工作生活65
使命价值50

薪资福利匹配

70中等

外企福利较好,有带薪志愿者日和弹性工作支持,但薪资未披露,整体补偿性中等偏上。

薪资信号未披露(AI估算:15K-25K/月)
福利待遇paid volunteer days、flexible work-life support

成长发展匹配

75中等

有机会成为Alpha平台专家,技能成长前景较好,但晋升路径未明确提及。

技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Data Warehouse、DataGX、Financial Data
成长机会inclusive development opportunities
业务类型ambiguous

工作生活匹配

65中等

提及弹性工作支持,但未明确远程办公或具体工时,生活化满足程度一般。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)
工作生活平衡flexible work-life support

使命价值匹配

50较低

金融行业稳定但社会影响力中性,岗位偏向运营支持,使命感不强。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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