Senior Quant Developer

Die Rolle

Diese ist eine senior Engineering-Rolle innerhalb der Interaktion von Man Groups Discretionary- (public markets) und Solutions-Technology-Teams. Sie werden einen Teil unseres gesamten Tech-Stacks end-to-end besitzen und innerhalb der Engineering-Teams sitzen, die sich um beide Geschäftsbereiche kümmern.

Unsere Technologie

Unsere Technologie umfasst:

• Python (primär), TypeScript/Node
• Data Pipelines, NumPy, Kafka
• Elasticsearch, Neo4j, Pandas
• Internet React, Streamlit-Dashboards, TaLib
• Infrastruktur-Subsysteme: Airflow
• Eine führende Cloud-Daten-Plattform, LLM-Experten, Vektor-Suche, RAG - wir bauen und liefern aktiv AI-Tools für unsere Investment-Teams

Schwerpunkte der Arbeit

Die Arbeit umfasst:

• Entwicklung & Delivery (70%):
  • Erstellung, Erweiterung und Wartung von Python-Daten-Pipelines mit Pandas, NumPy und internen Bibliotheken
  • Besitz und Wartung von Leistungsbenchmarks, Risikoforschung
  • Beitrag zu AI-gestützten Tools für Investment-Teams - Forschungsdatenbanken mit Vektor-Suche, AI-Bibliotheken
  • Zusammenarbeit mit Ingenieuren über Technologie und Daten, um unsere Handelssysteme zu bauen und zu betreiben
  • Führung als technischer Dienst für Kubeflow: Verwaltung von Airflow-DAGs für geplante und ad-hoc-Workflows
  • Erstellung und Wartung von FastAPIs und Flask-Backends und neuesten/NextGenScript-Frontends mit unseren gemeinsamen Komponenten-Bibliotheken
• Stakeholder-Engagement (20%):
  • Dienst als primärer technischer Kontakt für NY-basierte Discretionary- und Solutions-Stakeholder
  • Sammeln von Anforderungen; Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen und Verwaltung von Erwartungen
  • Arbeit direkt mit Portfolio-Managern, Analysten und Quants - das Verständnis ihrer Arbeitsabläufe ist genauso wichtig wie das Schreiben von Code
• Produktions-Operationen (10%):
  • Besitz von Produktionsstabilität für Systeme innerhalb Ihres Portfolios - Untersuchung von Datenqualitätsproblemen, Triage von Support-Anfragen und Verwaltung von Incident-Response
  • Wartung von Dokumentation und Betriebsprozessen

Anforderungen

Essenziell:

• 5+ Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung mit einem starken Lieferrekord
• Starke Python-Kenntnisse: gut getesteter, modulierter Produktionscode. Komfortabel mit Datenklassen, Typ-Hinweisen, ODP, Design-Mustern
• Cloud-Services-Erfahrung - insbesondere Portfolio-Management, Risiko oder Investment-Operationen
• Produkt-/Technologie-Kenntnisse: Erstellung effizienter Daten-Pipelines und -Transformationen im großen Maßstab
• AI/LLM-Experten: Erfahrung bei der Erstellung und/oder Integration von LLM-basierten Agenten
• Daten-Kompetenz: datengetriebene Denkweise mit starker Kenntnis von Datenbanken; Sie sollten in der Lage sein, Daten zu lesen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen
• Komfortabel in einer Linux-Umgebung mit CLI, virtuellen Umgeb