Mid/Senior Quant Developer

Stellenbeschreibung

Mid/Senior Quant Developer

Die Rolle

Als Quant Developer bei AHL arbeiten Sie eng mit unseren Quant-Forschern zusammen. Ihre Herausforderungen werden vielfältig sein und beinhalten:

• Implementierung neuer Handelsstrategien
• Aufbau neuer Forschungsrahmen und Quant-Bibliotheken
• Prototyping neuer Datenfeeds
• Entwicklung neuer Portfoliokonstruuktionstechniken
• Aufbau von Risikanalyse-Tools

Unsere Technologie

Unsere Systeme laufen fast alle auf Linux und unser Code ist hauptsächlich in Python geschrieben, mit umfangreicher Nutzung von Open-Source-Bibliotheken wie pandas und NumPy.

• High-Performance-Latency-empfindliche Handelssysteme
• Speicherung: Kombination aus relationalen Datenbanken und eigener, zweckgebauter Hochleistungszeitreihendatenbank ArchiveDB
• Airflow für Workflow-Management
• Kafka für Datenpipelines
• Boto3/lambda für serverloses Computing
• Kontinuierliche Integration
• Vault für Secrets-Management
• Spark/Flink für Datenverarbeitung
• Kubernetes für Containerisierung
• Whisper/Whisper-ros für Serverbereitstellung
• Slack für interne Analytik

Anforderungen

Essential

• Ausgezeichnete technische Fähigkeiten, anerkannt von Ihren Kollegen als Experte in Ihrem Bereich
• Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Implementierung von Hochleistungssystemen und -methoden in Produktionsbüros
• Vertrautheit mit Linux-Plattformen und Kenntnissen von Unix-Scripting-Sprachen (z.B. Perl, Shell/C++, Python)
• Starke Kenntnisse einer oder mehrerer relevanter Datenbanken (z.B. Oracle, MongoDB/Cassandra, MySQL/PostgreSQL, Pyramid/AngelaDB)
• Vertrautheit mit verschiedenen Programmierstilen (z.B. OOP, funktional) und tiefen Kenntnissen von Designmustern

Advantages

• Ein ausgezeichnetes Verständnis von Finanzmärkten und -instrumenten
• Kenntnisse und Erfahrungen mit festverzinslichen Produkten und Volatilitäts handel
• Erfahrung mit Quant-Technologie oder automatisierten Handelssystemen (z.B. als Entwickler in einem Hedgefonds oder einer Investmentbank)
• Expertise beim Aufbau verteilter Systeme mit ereignisgetriebenen oder Microservices-Architekturen und gleichzeitiger Verarbeitung
• Kenntnisse moderner Praktiken für Dateningenieurwesen und Stream-Verarbeitung
• Ein Verständnis für die Sammlung und Verarbeitung von Finanzmarktdaten
• Erfahrung mit webbasierter Entwicklung und Visualisierungstechnologie für die Darstellung großer und komplexer Datensätze und Statistiken
• Relevante mathematische Kenntnisse (z.B. Statistik, Asset-Preistheorie, Optimierungsalgorithmen)

Persönliche Eigenschaften

• Starker akademischer Hintergrund und ein Abschluss mit hohem mathematischem oder computergestütztem Inhalt (z.B. Computerwissenschaften, Mathematik, Ingenieurwesen, Physik oder ein verwandtes Feld)
• Bequem-in-Code-Ansatz zum Bau von Software; nimmt Stolz auf Ingenieursexzellenz und handhabt diese Werte
• Fokussiert auf die Lieferung von Werten an Kunden mit unermüdlichen Bemühungen, Prozesse zu verbessern
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten; in der Lage, eine enge Arbeitsbeziehung mit quantitativen Forschern, Händlern und leitenden Geschäftsführern aufzubauen und aufrechtzuerhalten
• Selbstbewusster Kommunikator; in der Lage, einen Punkt präzise zu erklären und positiv mit widersprüchlichen Ansichten umzugehen
• Unabhängiger Arbeiter mit flexiblem Ansatz zur Problemlösung
• Selbstorganisiert mit der Fähigkeit, Zeit effektiv über mehrere Projekte und mit konkurrierenden Geschäftsanforderungen und -prioritäten zu verwalten
• Kollaborative Persönlichkeit; bequem