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Senior Data Engineer in AFC M&S Global Platform (d/m/w)

Deutsche Bank

Deutsche Bank

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Data Science
Frankfurt, Germany
Posted on Thursday, January 4, 2024

Job Description:

***The English version follows the German text***

Die Deutsche Bank (DB) kann zurückgreifen auf eine sehr erfahrene und engagierte Abteilung für die Bekämpfung von Finanzkriminalität (Anti Financial Crime, AFC). Diese spielt eine entscheidende Rolle dabei, der Finanzkriminalität bei Geschäftsaktivitäten und globalen Finanzdienstleistungen der DB vorzubeugen und gleichzeitig die Interessen der Bank und der Gesellschaft zu wahren.

Um Finanzkriminalität wirksam zu bekämpfen und flexibel auf Herausforderungen zu reagieren, hat AFC eine Matrixstruktur, die regionale, geschäftsbereichsbezogene und globale Funktionen vereint. Sie teilt sich in die folgenden Kernbereiche auf: Anti-Money Laundering, Sanctions & Embargoes, Anti-Fraud, Bribery & Corruption, Investigations & Intelligence, Monitoring & Screening und Risk Assessment. Teil unseres Engagements ist es, eine enge Zusammenarbeit mit allen Geschäftsbereichen und Unterstützungsfunktionen innerhalb unserer Bank zu stärken.

Was AFC für Sie tun wird

AFC hilft der Deutschen Bank, langfristig Vertrauen und Mehrwert für unsere Kunden, Mitarbeiter und die Gesellschaft zu schaffen. Wir bieten Ihnen herausfordernde Möglichkeiten, zu lernen, einen Beitrag zu leisten und von Ihrer Reise mit uns zu profitieren. Wir fördern eine offene und integrative Teamkultur mit dem Ziel, eine gesunde, engagierte und gut unterstützte vielfältige Belegschaft aufzubauen und zu erhalten, die in der Lage ist, ihr Bestes zu geben und ihr Leben innerhalb und außerhalb des Arbeitsplatzes zu genießen, während wir die höchsten Verhaltensstandards anwenden, um den Erfolg der DB bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität zu gewährleisten.

Teambeschreibung und Rollendetails - Anti-Financial Crime

Das Management von Risiken im Zusammenhang mit Finanzkriminalität und die Implementierung gültiger und wirksamer Kontrollen, Prozesse und Sicherheitsmaßnahmen haben für die Deutsche Bank höchste Priorität. AFC Monitoring & Screening Global Plattform (GP) ist verantwortlich für die Implementierung der strategischen Transaktionsüberwachungsplattform und die Weiterentwicklung der bestehenden Transaktionsüberwachungs- und Namenslisten-Screening-Systeme. Daten sind die Grundlage für umfassende Kontrollen und ein Schlüsselbereich für die Identifizierung von Risiken im Zusammenhang mit Finanzkriminalität.

Ihre Hauptverantwortlichkeiten

Innerhalb von AFCs GP konzentriert sich die „Intelligence Layer“ Funktion auf die erweiterte Analyse der verendeten Daten. Als Senior Data Engineer sind Sie der Gatekeeper für alle Daten, die innerhalb der Funktion für analytische Zwecke verwendet werden. Sie definieren und erstellen Datenpipelines und intelligente ETL-Prozesse, wenden Clustering- und Partitionierungstechniken auf strukturierte und unstrukturierte Daten an, darüber hinaus gewährleisten Sie entsprechend die Datensicherheit. Für diese Rolle sollten Sie über fundierte Erfahrungen in den Bereichen:

  • Umfassender Analytik und starker Expertise in der Entwicklung von Plattformkomponenten

  • Zusammenarbeit mit Architekten, Infrastrukturexperten und Datenwissenschaftlern in einem internationalen, strategischen Rahmenwerk zur automatisierten Geldwäscheprävention – von der Datenerfassung über automatische Tests bis hin zu CI/CD-Prozessen

  • Fähigkeit, ein ganzheitliches Verständnis der bestehenden Datenpipelines und Datenquellen der Bank aufzubauen, mit dem Ziel, Daten- und Bereitstellungspipelines und Routinen zu entwickeln

  • Dokumentation von Quellcode, Plattformkomponenten und Runbooks

  • Unterstützung und Qualitätssicherung während der Test- und Entwicklungsphase

  • Bereitschaft, andere Teammitglieder zu unterstützen und anzuleiten und professionelle Ausführungsstandards zu setzen

Ihre Kompetenzen und Erfahrungen

  • Sie verfügen über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbare Qualifikationen und Erfahrungen

  • Profunde Erfahrung mit Datenverarbeitungs- und Integrations-Pipelines in einem Big-Data/ETLKontext unter Verwendung von Hadoop, Apache Spark, GCP, Shell-Scripting, Test-Frameworks oder anderen Komponenten aus dem Ökosystem

  • Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Python, oder ähnlichen Programmiersprachen mit Fokus auf Big Data mit exzellenter Erfahrung in SDLC/MDLC und einem fundierten Verständnis für Data Analytics und statistischen Methoden

  • Erfahrungen in den Bereichen Finanzkriminalität und Banken

  • Sie sind ein Teamplayer und verfügen über Führungserfahrung sowie ein hohes Maß an persönlicher Integrität mit ausgezeichneten Englischkenntnissen in Wort und Schrift; Deutsch wünschenswert

Was wir Ihnen bieten:

https://careers.db.com/explore-the-bank/working-environment/benefits-wellbeing/

Bitte beachten Sie, dass dies von Standort zu Standort geringfügig variieren kann.

Bei Fragen zum Rekrutierungsprozess steht Ihnen Hagen Corvers gerne zur Verfügung.

Kontakt Hagen Corvers: +49 (0)170 - 230 6100

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Deutsche Bank (DB) benefits from having a highly experienced and dedicated Anti Financial Crime (AFC) function, which performs a crucial role in keeping DBs business operations and global financial services clean from financial crime while serving the interests of the bank and society.

In order to combat financial crime effectively and respond to challenges in a flexible manner, AFC has a matrix structure combining regional, business line and global functional coverage in our core areas of Anti-Money Laundering, Sanctions & Embargoes, Anti-Fraud, Bribery & Corruption, Investigations & Intelligence, Monitoring & Screening, and Risk Assessment. Part of our commitment is to strengthen a strong collaboration with all business lines and support functions within our bank.

What AFC will do for you

AFC helps Deutsche Bank generate long-term trust and add value for our clients, staff and society and provide challenging opportunities for you to learn, contribute and benefit from your journey with us. We foster an open and inclusive team culture with the aim to build and maintain a healthy, engaged and well-supported diverse workforce that is equipped to do their best and enjoy their lives inside and outside the workplace, whilst applying the highest standards of conduct to guarantee DB´s success in fighting financial crime.

Team- and Role description - Anti-Financial Crime

The management of financial crime related risks and the implementation of valid and effective controls, processes and security measures has highest priority for Deutsche Bank. AFC Monitoring & Screening Global Platform (GP) is responsible for the implementation of the strategic Transaction Monitoring platform and the further development of the existing Transaction Monitoring and Name List Screening systems. Data is the basis for comprehensive controls and a key area for the identification of financial crime related risk.

Your main responsibilities

Within AFCs GP the “Intelligence Layer” has a focus on the application of advanced analytics to the consumed data. As Senior Data Engineer you are the gatekeeper for all data that is used within the function for analytical purposes. You are defining and building data pipelines and smart ETL processes, applying clustering and partitioning techniques on structured and unstructured data by assuring data security. For this role you should have profound experience in the areas of:

  • advanced analytics and strong expertise in development of platform components

  • cooperation with architects, infrastructure experts and data scientists on an international strategic framework for automated money laundering prevention - from data acquisition to automatic testing and CI/CD processes

  • ability to build a holistic understanding of the bank's existing data pipelines and data sources, with the aim to develop data and deployment pipelines and routines

  • documentation of source code, platform components and run books

  • support and quality assurance during the test and development phase

  • willingness to support and guide other team members and setting professional execution standards

Your competencies and experience

  • You have a degree in computer science, mathematics, physics or comparable qualifications and experience

  • Profound experience with data processing and integration pipelines in a big data/ETL context, using Hadoop, Apache Spark, GCP, shell scripting, test frameworks, or other components from the ecosystem

  • You have at least 7 years of experience in Python development, or similar programming languages with a focus on big data with an excellent experience in SDLC/MDLC and a sound understanding for data analytics and statistical methods

  • Experience in the areas of financial crime and banking is an advantage

  • You are a team player and have leadership experience as well as a high level of personal integrity with excellent oral and written English skills; German desirable

What we will offer you

As the benefits may vary marginally from location to location, it is advisable to use the link to our career age:

https://careers.db.com/explore-the-bank/working-environment/benefits-wellbeing/

In case of any recruitment related questions, please get in touch with Hagen Corvers.

Contact Hagen Corvers: +49 (0)170 - 230 6100

Our values define the working environment we strive to create – diverse, supportive and welcoming of different views. We embrace a culture reflecting a variety of perspectives, insights and backgrounds to drive innovation. We build talented and diverse teams to drive business results and encourage our people to develop to their full potential. Talk to us about flexible work arrangements and other initiatives we offer.


We promote good working relationships and encourage high standards of conduct and work performance. We welcome applications from talented people from all cultures, countries, races, genders, sexual orientations, disabilities, beliefs and generations and are committed to providing a working environment free from harassment, discrimination and retaliation.

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