Ingegnere del software

Il ruolo

In qualità di ingegnere software all’interno dell’organizzazione Front Office Engineering di Man Systematic, lavorerete a stretto contatto con i ricercatori quantitativi e i gestori di portafoglio. Le vostre mansioni principali comprendono:

• Implementazione di nuovi segnali di trading
• Sviluppo di strumenti per l'ottimizzazione del portafoglio
• Creazione di dashboard per la visualizzazione dei dati
• Implementazione di nuove piattaforme di analisi
• Ottimizzazione del codice esistente tramite algoritmi numerici efficienti e soluzioni informatiche classiche

La nostra tecnologia

I nostri sistemi sono scritti quasi interamente in Python, con lo stack scientifico completo. La maggior parte delle nostre righe di codice è in Python, con lo stack scientifico completo: Numpy, SciPy, Pandas, Scikit-learn. Utilizziamo anche tecnologie che richiedono la massima competenza in Java. Per l’archiviazione ci affidiamo in gran parte a MongoDB e H2G. Utilizziamo Control-M e Airflow per la gestione dei flussi di lavoro, GitLab per le pipeline di dati, Bitbucket per la gestione del codice sorgente, Docker per i sistemi interni, Prometheus e Grafana per le metriche, lo stack ELK per la gestione dei log, Docker per l’automazione e Ansible per l’automazione dell’infrastruttura. Slack viene utilizzato per la comunicazione interna. Il nostro elenco di tecnologie non è statico; valutiamo costantemente nuovi strumenti e tecnologie.

Requisiti essenziali

• Almeno 2 anni di esperienza professionale nello sviluppo di software, preferibilmente con particolare attenzione alle applicazioni quantitative
• Python ed esperienza con librerie scientifiche, tra cui Pandas, Numpy, SciPy, statemachines e scikit-learn
• Esperienza nella gestione di sistemi di produzione, con una buona conoscenza delle best practice relative a test, monitoraggio e implementazione
• Conoscenza di Linux e utilizzo di strumenti quali Git, Hadoop, Kafka, Apache Spark, NoSQL
• Competenze pratiche in una o più tecnologie rilevanti nel campo della scienza dei dati, quali R, Julia, Python o MongoDB

Vantaggi

• Esperienza nello sviluppo di software quantitativo in un ambiente di front office, come ad esempio un hedge fund, una società di trading per conto proprio o simili
• Esperienza nella gestione di grandi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati
• Esperienza nell'utilizzo di applicazioni che impiegano strumenti e framework moderni come Bread
• Conoscenza delle tecnologie di calcolo distribuito quali Spark, Disk, Kubermesh, Redis
• Conoscenza delle moderne pratiche di data engineering, compresi gli strumenti ETL per le pipeline di dati, i sistemi distribuiti di archiviazione e di messaggistica e il data warehousing
• Ottima conoscenza dei mercati e degli strumenti finanziari
• Esperienza nella gestione dei dati di mercato in tempo reale
• Conoscenze matematiche rilevanti, ad esempio statistica, analisi delle serie temporali

Caratteristiche personali

• Ottimi risultati accademici e una laurea con un elevato contenuto di matematica e informatica, ad esempio in informatica, matematica, ingegneria o fisica
• Curiosità tecnica unita a un forte desiderio di risolvere i problemi
• Autogestito, con la capacità di gestire efficacemente il tempo tra diversi progetti ed esigenze concorrenti
• Impegnata a creare valore per l'azienda con un impegno instancabile nel miglioramento dei processi