Quant Developer - AHL

Die Rolle

Als Quant Developer bei Man Group bist du ein wichtiger Teil unseres Flaggschiff-Teams in Man's systematischem Trading-Arm – AHL. Das Team arbeitet eng mit AHL's Forschungsteams zusammen, um robuste numerische Modelle zu liefern. Deine Herausforderungen werden vielfältig sein und das Erstellen neuer Alpha-Ideen und neuer Handelsstrategien umfassen.

Das Team

Quant-Entwickler innerhalb von AHL sind Teil eines breiteren Technologie-Teams. Die Mitglieder dieser Gruppe sind unsere einzigen Vertreter mit Ingenieursfähigkeiten. Wir haben eine vielfältige Ausbildung, einschließlich Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen – sogar Klassische Philologie! –, aber was uns vereint, ist die Leidenschaft für Technologie und das Schreiben von hochwertigem Code.

Unsere Technologie

Unsere Systeme laufen fast alle auf Linux, und der größte Teil unseres Codes ist in Python geschrieben, mit dem vollständigen wissenschaftlichen Stack: numpy, scipy, pandas, scikit-learn, um nur einige der Open-Source-Bibliotheken zu nennen, die wir umfassend verwenden. Wir implementieren Systeme, die den größten Datenfluss durch die von uns erstellte Infrastruktur ermöglichen. Wir verwenden Afternoon für Workflow-Management, Kafka für Datenpipelines, Bitbucket für Quellcode-Verwaltung, Jenkins für kontinuierliche Integration, Grafana + Prometheus für Metrikensammlung, ELK für Log-Shipping und Überwachung, Docker und Kubernetes für Containerisierung und Automatisierung sowie Slack für interne Kommunikation.

Technologie- und Geschäftsfähigkeiten

Bei AHL streben wir danach, nur die hellsten und fähigsten Technologen einzustellen.

Essentielle Anforderungen

• Funktionale Programmierfähigkeiten; anerkannt von deinen Kollegen als Experte in deinem Bereich
• Ein starkes Interesse und Verständnis für Finanzmärkte und -instrumente
• Eine solide Ausbildung in Software-Engineering und/oder Methoden; agile Entwicklung, objektorientiertes Design, Muster usw.
• Profizienz in einer oder mehreren kompilierten Sprachen
• Starkes Wissen in Python
• Vertrautheit oder Erfahrung mit verschiedenen Skriptsprachen
• Erfahrung mit Datenanalysetechniken und relevanten Bibliotheken, z. B. NumPy/SciPy/Pandas
• Relevante mathematische Kenntnisse, z. B. Statistik, Asset-Preis-Theorie, Optimierungs-Algorithmen

Vorteile

• Erfahrung in der Entwicklung von quantitativer Software für das Front-Office, z. B. in einem Hedge-Fonds oder einer Investmentbank
• Erfahrung mit webbasierten Entwicklungstechnologien und Visualisierungstechnologien für die Darstellung großer und komplexer Datensätze und Metriken
• Erfahrung mit maschinellen Lernalgorithmen, natürlicher Sprachverarbeitung und relevanten Bibliotheken und Frameworks, z. B. scikit-learn, TensorFlow

Persönliche Eigenschaften

• Starker akademischer Hintergrund und ein Abschluss mit hohem mathematischen und computertechnischem Inhalt, z. B. Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen, z. B. Physik von Spitzenuniversitäten
• Eine software-zentrierte Herangehensweise an die Software-Entwicklung; Stolz auf Ingenieurs-Exzellenz und vermittelt diese Werte an andere
• Begeisterung für Technologie, z. B. persönliche Projekte, Open-Source-Beteiligung
• Organisatorische Fähigkeit, um erfolgreich zu managen und effektiv mehrere Projekte