Quant Developer - AHL

Die Rolle

Als Quant Developer bei Man Group bist du Teil eines unserer Flaggschiff-Teams in Man's systematischem Handelsarm AHL. Das Team arbeitet eng mit AHL's Forschungsteam zusammen, um bahnbrechende systematische Modelle zu entwickeln und zu warten. Deine Herausforderungen werden vielfältig sein und das Erstellen neuer Alpha-Ideen sowie das Warten bestehender umfassen.

Das Team

Quant Developer sind Teil eines breiteren Technologie-Teams, bestehend aus über 100 Individuen, die acht Nationalitäten repräsentieren. Wir haben akademische Hintergründe in Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen und sogar Klassik, aber was uns vereint, ist die Leidenschaft für Technologie und das Schreiben von hochwertigem Code.

Unsere Technologie

Unsere Systeme laufen fast ausschließlich auf Linux und die meisten unserer Codezeilen sind in Python geschrieben, mit dem vollständigen wissenschaftlichen Stack: numpy, scipy, pandas. Wir streben danach, die besten Open-Source-Bibliotheken zu verwenden. Wir implementieren Systeme, die den höchsten Daten-Durchsatz durch die Verwendung von GPUs erreichen. Wir verwenden:

• Afineo für Workflow-Management
• Kafka für Daten-Pipelines
• Bitbucket für Quellcode-Verwaltung
• Docker für kontinuierliche Integration
• Grafana + Prometheus für Metrik-Sammlung
• ELK für Log-Shipping und Überwachung
• Docker und Kubernetes für Containerisierung
• Ansible und Terraform für unsere On-Premises-Infrastruktur
• Akita für interne Kommunikation

Technologie- und Geschäftsfähigkeiten

Bei AHL streben wir danach, nur die hellsten und besten, am höchsten qualifizierten und leidenschaftlichsten Technologen einzustellen.

Anforderungen

Essentiell:

• Umfangreiche technologische Fähigkeiten; anerkannt von deinen Kollegen und als Experte in deinem Bereich
• Ein starkes Interesse und Verständnis für Finanzmärkte und -instrumente
• Eine Leidenschaft für das Lösen komplexer Probleme; agile Entwicklung, Komponenten-Integration, Codierung, Unit-Testing, Selbstlernen und schnelles Prototyping
• Profizienz in einer oder mehreren Programmiersprachen; Python bevorzugt
• Starkes Wissen über Python
• Erfahrung mit Datenanalyse-Techniken und relevanten Bibliotheken, z.B. NumPy/Scipy/Pandas
• Relevante mathematische Kenntnisse, z.B. Statistik, Asset-Preis-Theorie, Optimierungs-Algorithmen

Vorteile

Vorteilhaft:

• Erfahrung in der Entwicklung von quantitativer Software für das Front-Office, z.B. in einem Hedge-Fonds oder einer Investmentbank
• Erfahrung mit web-basierten Entwicklungstechnologien und Visualisierungstechnologien für die Darstellung großer und komplexer Datensätze und Echtzeit-Analytics
• Erfahrung mit maschinellen Lern-Techniken, natürlicher Sprachverarbeitung und relevanten Bibliotheken und Frameworks, z.B. scikit-learn, TensorFlow
• Starker akademischer Hintergrund und ein Abschluss mit hohem mathematischen und computertechnischem Inhalt, z.B. Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen, z.B. Physik von Spitzenuniversitäten
• Starke Software-Codier-Fähigkeiten; Stolz auf Ingenieurs-Exzellenz und fördert diese Werte bei anderen
• Unternehmerische Leidenschaft für Technologie, z.B. persönliche Projekte, Open-