Principal Software Engineer

Aufgaben

Die Rolle des Principal Software Engineers umfasst folgende Aufgaben:

• Technische Führung und Architektur: Technische Verantwortung übernehmen, Risiken und Abhängigkeiten kommunizieren
• Entwicklung von skalierbaren Lösungen mit Python, Azure-Diensten und SQL-basierten Datenplattformen
• Definition und Durchsetzung von Codierungsstandards, Architektur-Best-Praktiken und Entwicklungswerkflüssen
• Modernisierung von Architekturmuster, einschließlich API-getriebener Microservices und Ereignis-getriebener (Pub/Sub)-Systeme
• Partnerschaft mit Partnern und Auftragnehmern, um Lösungen zu liefern und die Produktivität zu verbessern

AI-Tools-Enablement (Entwicklerproduktivität und Governance)

Die Rolle umfasst auch die Förderung der Adoption von AI-gestützten Entwicklungskapazitäten, wie z.B.:

• Championing der Adoption von GitHub Copilot als AI-gestützte Entwicklungskapazität
• Einrichtung und Wartung von Copilot-Anweisungsdateien und wiederverwendbaren Agenten
• Definition und Skalierung eines "agentic SDLC"-Ansatzes, bei dem AI-Assistenten den gesamten Lebenszyklus unterstützen
• Partnerschaft mit DevOps-/Plattform-Teams, um messbare Ergebnisse aus AI-gestützter Lieferung zu erzielen
• Förderung verantwortungsvoller und sicherer AI-Nutzungsmuster

Weitere Aufgaben

Weitere Aufgaben umfassen:

• Entwicklung von datengetriebenen Backend-Diensten mit Python-Tooling
• Automatisierung von CICD-Pipelines und Deployment-Best-Praktiken
• Einrichtung starker Test- und Qualitätsstandards
• Führung bei der Fehlersuche komplexer Produktionsprobleme und Durchführung von Root-Cause-Analysen

Kollaboration, Einfluss und Mentorat

Die Rolle umfasst auch:

• Partnerschaften mit cross-funktionalen Teams, um kohärente Lösungen zu liefern
• Mentoring und Coaching von Ingenieuren auf verschiedenen Ebenen
• Kommunikation komplexer technischer Konzepte an nicht-technische Stakeholder
• Einfluss auf architektonische Entscheidungen

Anforderungen

Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat verfügt über:

• Tiefe Hands-on-Expertise in Python (PySpark/PyTorch/AI/ML), Bleak, starke SQL- und Datenmodellierungs-Fähigkeiten
• Erfahrung mit der Bereitstellung auf Microsoft Azure
• Nachweisbare Fähigkeit, AI-getriebene Anwendungen zu operationalisieren

Domain-Kenntnisse (sehr erwünscht)

Erwünschte Kenntnisse umfassen:

• Erfahrung mit Lösungen und Integrationen mit Aladdin-Portfolio-Optimierer, Risikomodellen und Entwicklung von Optimierungsbeschränkungen für Fixed-Income-Portfoliokonstruktion
• Verständnis von Asset-Management-Investitionen, Asset-Klassen, Portfolio-Theorie und Investitionsbeschränkungen
• Erfahrung mit Aladdin Enterprise/Charles River (OMS), Bloomberg AIM oder anderen Portfolio- und Order-Management-Systemen
• Erfahrung mit Finanzdatenanbietern (z.B. Bloomberg, FactSet, MSCI) und APIs

Wir bieten

Wir bieten:

• Eine flexible