Financial Data Engineer

🕒 il y a 9 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 60%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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🎯 Recrutement

🤝 B2B

Recruitment • B2B

Top Rpo est une entreprise de recrutement en démarrage rapide à forte croissance opérant aux États-Unis et en Inde. Elle se spécialise dans l'acquisition de talents et l'Externalisation des Processus de Recrutement (RPO), offrant des services de recrutement de bout en bout, y compris le développement des exigences de recrutement et de la stratégie de talents, la recherche, le tri, la planification des entretiens, les premiers et deuxièmes entretiens, les évaluations de personnalité, la sélection des candidats, la négociation des offres, la vérification des antécédents, l'intégration et le développement des KPI. Top Rpo vise à simplifier les tâches administratives d'embauche afin que les responsables de recrutement puissent se concentrer sur l'entretien et la sélection des meilleurs candidats.

Description

• Support the development of an in-house financial data extraction and modeling pipeline • Focus on programmatic extraction, normalization, and validation of financial data • Emphasize SEC EDGAR XBRL filings and automated, agent-driven workflows

🎯 Exigences

• Design and maintain in-house systems for extracting financial data from regulatory sources • Parse and normalize SEC EDGAR XBRL filings (10-K, 10-Q, 8-K) into structured, model-ready datasets • Work with XBRL components, including taxonomies, contexts, units, dimensions, and company-specific extensions • Build automated workflows for data ingestion, validation, reconciliation, and retry handling • Ensure consistency of financial data across periods, filings, and reporting entities • Support downstream financial modeling and analytics use cases

🏖️ Avantages

• Strong understanding of XBRL data structures and EDGAR filing architecture (required) • Practical experience in extracting and processing financial data from SEC EDGAR • Solid knowledge of financial statements and reporting concepts • Proficiency in Python for data extraction, transformation, and automation • Experience with libraries such as lxml, BeautifulSoup, pandas, requests, or similar tools • Experience building reliable and maintainable automation workflows

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