Quantitative Developer - Systematic

Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung von Systemen im Rahmen des London Quant Developer Teams.
• Zusammenarbeit mit Softwareanbietern und Nutzung der proprietären Workflow-Systeme.
• Entwicklung einer Softwareplattform unter Verwendung einer spezialisierten Suite von Schnittstellen, einschließlich der Branchenführer-ERP-Software NetSuite.
• Arbeit in einem neuen Engineering-Team in Shanghai, das eng mit Portfolio Managern zusammenarbeitet, um kontinuierliche Handelsalgorithmen zu entwickeln und zu beraten.
• Verbesserung und Erweiterung der nächsten Generation von Technologien unter vollständiger Vertrautheit mit der Infrastruktur des Unternehmens-Ökosystems.
• Interaktion und Einflussnahme durch Standards und globale Initiativen, einschließlich Pair Programming mit Senior Engineers.

Technologie-Stack

• Object C, C++, Python und JavaScript für GUIs.
• Proprietäre Tools, hauptsächlich in C++, sowie Python für die Versionskontrolle.
• BigData, einschließlich Echtzeit-Datenfeeds und historischen Daten.
• Systeme laufen auf Linux; der Großteil des Codes ist in Python.
• Full-Stack-Technologien: Java, Node.js, SQLAlchemy, Flask.
• Self-hosted Kubernetes-Cluster mit Docker.
• 8 AWS-Konten: 3 für Entwicklung/Staging und 5 für Produktion.
• Docker Compose für kontinuierliche Integration und Bereitstellung.
• Microservices-Architektur mit modernen Enterprise-Management-Tools (Java, Node.js, Python).

Anforderungen

Essenziell

• Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, vorzugsweise mit Fokus auf quantitative Anwendungen.
• Beherrschung von C++ und Python mit Erfahrung in der Entwicklung komplexer, performanter, vollständig testbarer Modelle und Anwendungsframeworks.
• Beherrschung der Arbeit mit objektrelationen Datenbanken, Datenverarbeitungs-Pipelines und Deployment.
• Sicherer Umgang mit Linux-Plattformen und Git.
• Starke Kenntnisse in einer oder mehreren relevanten statistischen Techniken.

Vorteile

• Erfahrung in der quantitativen Softwareentwicklung in einer Umgebung mit hohem Volumen und niedriger Latenz, wie Hedgefonds, Investmentbanken oder Asset Manager.
• Erfahrung in der Arbeit mit großskaligen, niedrigen/Echtzeit-verteilter Datenströmen.
• Erfahrung im Aufbau von Task-Automatisierung, Codegenerierung und Qualitätssicherung mit entsprechenden Tools.
• Vertrautheit mit anderen wichtigen quantitativen Programmierwerkzeugen wie Matlab, R, Mathematica oder Julia.
• Kenntnisse moderner Data-Engineering-Praktiken, einschließlich Datenpipelines & ETL, Testing, verteilte Speicherung & Verarbeitung und Echtzeitverarbeitung.
• Starke Verständnis von Finanzmärkten und Finanzinstrumenten.
• Erfahrung in der Arbeit mit UML-orientierten Daten.
• Professionelle fortgeschrittene Kenntnisse, z. B. in Datenbanken und Zeitreihenanalyse.

Wir bieten

• Kompetitives Vergütungspaket mit kurzfristigen und langfristigen Anreizen, von Aktienoptionen bis hin zu langfristigen Anreiz-Aktienanteilen.
• Pensionsvorsorge in Höhe von 25%.
• Vollständige oder teilweise Abdeckung (ab 2.000 GBP) von medizinischen, zahnmedizinischen und Augenheilkunde-Leistungen sowie Lebensversicherung und anderen Benefits.
• Flexible Arbeitsbedingungen.
• Zugang zu einem Team von etwa 70 Daten- und Technik-Experten für gelegentliche Zusammenarbeit.
• Möglichkeit zur Interaktion