Trexquant Investment LP
Trexquant Investment LP
Trexquant Investment LP ist eine quantitative Investmentmanagementgesellschaft mit Schwerpunkt auf statistischer Arbitrage und Handel mit mittlerer Frequenz. Der forschungsbasierte Ansatz des Unternehmens kombiniert Tausende von Handelssignalen, sogenannte Alphas, die aus vielfältigen Marktdaten entwickelt und umfassend auf ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber wechselnden Marktbedingungen getestet werden. Das Unternehmen wendet diese Strategien auf mehr als 5.500 Cash-Equity-Positionen an globalen Märkten an, darunter in den Vereinigten Staaten, Europa, Japan, Australien und Kanada.

Dateningenieur in Peking (Hybrid)

Entwickeln Sie skalierbare Pipelines für Trexquants Finanz- und alternative Datensätze in einer hybriden Position in Peking. Unterstützen Sie die quantitative Forschung mit zuverlässiger, normalisierter Dateninfrastruktur.

Beschreibung

  • Erstellen, betreiben und optimieren Sie skalierbare Ingestion-Pipelines für Markt-, Referenz-, Tick- und alternative Daten von externen Anbietern.
  • Verwalten Sie die Normalisierung, Validierung, Speicherung und den Lebenszyklus von Forschungsdatensätzen, damit diese für quantitative Forschung und Simulation korrekt, konsistent und zugänglich bleiben.
  • Entwickeln und optimieren Sie Python- und SQL-Workflows zur Datenverarbeitung für Aktien, Optionen, Futures, festverzinsliche Wertpapiere, ETFs und Devisen.
  • Arbeiten Sie mit quantitativen Forschern, Datenarchitekten und Infrastrukturingenieuren zusammen, um Datensätze einzubinden, die Datenqualität zu verbessern und verlässliche, forschungsbereite Daten bereitzustellen.
  • Implementieren Sie Monitoring-, Automatisierungs- und Betriebslösungen, die Zuverlässigkeit, Leistung und Skalierbarkeit der Datenplattform des Unternehmens unterstützen.
  • Dokumentieren Sie Pipelines und Engineering-Praktiken und tragen Sie zur Weiterentwicklung von Trexquants Forschungsdateninfrastruktur bei.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung im Data Engineering in den Bereichen systematischer Handel, quantitative Forschung, Hedgefonds oder Finanztechnologie.
  • Erfahrung mit Python und SQL beim Aufbau groß angelegter Dateningestion- und ETL-Pipelines.
  • Fundierte Linux-Kenntnisse einschließlich Skripterstellung, Automatisierung und Betrieb produktiver Datenverarbeitungssysteme.
  • Umfassendes Verständnis von Finanzdaten aus den Bereichen Aktien, Optionen, Futures, festverzinsliche Wertpapiere, ETFs, Devisen und alternative Datensätze.
  • Erfahrung im Umgang mit Markt-, Tick-, Referenz- und Anbieterdatenfeeds einschließlich Normalisierung, Validierung und Qualitätskontrolle.
  • Vertrautheit mit modernen Speicherformaten und Technologien wie Parquet, Arrow, Objektspeicher und spaltenorientierten Datenbanken.
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten für die effektive Zusammenarbeit mit Forschungs- und Engineering-Teams.
  • Fließende Englischkenntnisse.

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