Senior Quant Developer

Die Rolle

Diese ist eine senior Engineering-Rolle, die an der Schnittstelle zwischen Man Groups Discretionary- (public markets) und Solutions-Technology-Teams sitzt. Sie werden als Brücke zwischen beiden Geschäftsbereichen fungieren.

Unsere Technologie-Stack

• Python (primär), TypeScript/React
• Data Pipelines, NumPy, Kafka
• Electronic Trading, FIX, REST
• Frontend React, Streaming-Dashboards, Tableau
• Infrastructure-Subsystems, Airflow
• A LogicCloud/Graph, LLM-Experten, Vector-Search, RAD

Schüssige Verantwortlichkeiten

• Entwicklung & Delivery (70%):
  • Erstellen, Erweitern und Warten von Python-Datenpipelines mit Pandas, NumPy und internen Bibliotheken
  • Auswählen und Prototypen von Analyse-, Risikoforschungstools und Daten
  • Beitrag zur Erstellung von Forschungsdatenbanken mit Vector-Search und KI für Investitionsteams
  • Entwerfen von Datenqualitätsprüfungen und -prozessen
  • Erstellen und Warten von FastAPIs und Flask-Backends und REST/GraphQL-Frontends mit unseren gemeinsamen Komponentenbibliotheken
  • Bereitstellen von Diensten für Kibana: Verwalten von ELK/Graylogs für geplante Datenarbeit
  • Zusammenarbeit mit London- und Sofia-basierten Ingenieuren bei cross-team-Initiativen
• Stakeholder-Engagement (20%):
  • Fungieren als primärer technischer Ansprechpartner für NY-basierte Discretionary- und Solutions-Stakeholder
  • Andere Ingenieursteams: Übersetzen von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen und Verwalten von Erwartungen
  • Zusammenarbeit mit Portfolio-Managern, Analysten und Quants - Verständnis ihrer Arbeitsabläufe ist ebenso wichtig wie die Erstellung von Code
• Produktions-Operationen (10%):
  • Verantwortung für die Produktionsstabilität von Systemen in unserem Portfolio - Untersuchen von Datenqualitätsproblemen, Triage von Support-Anfragen, Verwalten von Incident-Response
  • Warten von Dokumentation und Betriebsprozessen

Schüssige Kompetenzen

• Essentiell:
  • 5+ Jahre professionelle Software-Entwicklungserfahrung mit einem starken Handels-Hintergrund
  • Starke Python-Kenntnisse: Gut getesteter, modulierter Produktionscode. Komfortabel mit Datenklassen, Type-Hints, OOP-Design-Mustern
  • Vorherige DevOps-Erfahrung - insbesondere Portfolio-Management, Risiko- oder Investitions-Operationen
  • Produktivität/Profitabilität: Erstellen effizienter Datenpipelines und -transformationen im großen Maßstab
  • AILUM (Programmierfähigkeiten): AILUM erstellt Tools, um LIT-basierte Teams zu integrieren, die Berater von KI-gestützter Entwicklung sind und wir bauen KI/ML-Agents für unsere Investitionsteams
  • Selbstlernfähigkeit & Neugier: AILUM operiert mit den Prinzipien des Selbstlernens. Mit neuen Technologien, die in so einem schnellen Tempo entstehen, suchen wir ständig nach Möglichkeiten, unsere Fähigkeiten zu verbessern
  • Sicher in einer Linux-Umgebung mit Git, virtuellen Umgebungen und