Quant Engineer - AHL

Die Rolle

Als Quant Developer bei Man Group sind Sie Teil eines unserer Flaggschiff-Teams in Man's systematischem Trading-Arm - Man AHL. Das Team arbeitet Hand in Hand mit Quant-Forschern, die sich auf Aktienmarkt-Neutral-Modelle konzentrieren. Ihre Herausforderungen werden vielfältig sein, und Sie werden neue Anwendungen und Handelsstrategien entwickeln und innovieren.

Das Team

Quant-Entwickler bei Man Group sind Teil unseres breiteren Technologie-Teams, das aus über sechzig Personen besteht, die verschiedene Nationalitäten und Hintergründe haben, darunter Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen und sogar Klassische Philologie. Wenn Sie sich für Lernen begeistern, haben Sie die Möglichkeit, Ihre Karriere zu fördern. Unsere Entwickler sind in kleine, cross-funktionale Teams organisiert, mit drei Haupttypen von Ingenieur-Rollen:

• Quant-Plattform-Team: Wir bauen unsere "Octane"-Plattform.
• Quant-Technologie-Team: Wir arbeiten an unserer "Sector Tech".
• DevOps- und Infrastruktur-Team: Wir kümmern uns um unsere Infrastruktur.

Unsere Technologie

Unsere Systeme sind fast alle in C++ geschrieben, und die meisten unseres Codes sind in Python, mit dem vollständigen wissenschaftlichen Stack:

• Toolbox, Pandas, Scikit-learn, um einige der Open-Source-Bibliotheken zu nennen, die wir umfassend verwenden.
• Wir implementieren die Systeme, die den höchsten Daten-Durchsatz erfordern, in C++ und C#.

Wir verwenden Airflow für Workflow-Management, Kafka für Daten-Pipelines, Bitcoind für Quellcode-Verwaltung, Jenkins für kontinuierliche Integration, Spark für ETL-Verarbeitung, Kubernetes für Containerisierung, OpenShift für unsere private Cloud, Ansible und Terraform für Architektur-Automatisierung und React Native für interne Kommunikation.

Technologie- und Geschäftsfähigkeiten

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

• Ausgezeichnete technische Fähigkeiten; anerkannt von Ihren Kollegen als Experte in Ihrem Bereich.
• Ein gutes Verständnis von Software-Engineering-Techniken und -Methoden, z.B. agile Entwicklung.
• Ein starkes Verständnis für kollaborative Arbeitsmethoden; z.B. Paar-Programmierung, Code-Reviews, Unit-Tests, Refactoring und ähnliche Ansätze.
• Starke Kenntnisse in Python.
• Profizienz auf Linux-Plattformen mit Kenntnissen verschiedener Skript-Sprachen.
• Erfahrung in Datenanalyse und maschinellem Lernen, z.B. TensorFlow/PyTorch.
• Relevante mathematische Kenntnisse, z.B. Statistik, Asset-Preis-Theorie, Optimierungs-Algorithmen.

Vorteile

• Erfahrung in der Entwicklung von quantifizierbarer Software für das Front-Office, z.B. in einem Hedge-Fonds oder einer Investmentbank.
• Erfahrung in web-basierten Entwicklung und Visualisierungstechnologien für die Darstellung großer und komplexer Datensätze.
• Erfahrung mit maschinellen Lern-Techniken, natürlicher Sprachverarbeitung und verwandten 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 oder Physik von einer führenden Universität.
• Handwer