Poesis AI
Poesis AI
Poesis AI ist ein KI-nativer Investmentmanager, der ein kontinuierlich lernendes Large Investment Model für professionelle und institutionelle Anleger entwickelt. Die Plattform trainiert Agenten in datenreichen Marktumgebungen, um Handelssignale zu generieren, Strategien zu testen, Kapital zuzuteilen und Risiken in den Live-Finanzmärkten zu steuern. Die Arbeit verbindet künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Portfoliomanagement. Das Team vereint Erfahrung in den Bereichen Finanzen und maschinelles Lernen.

Leitender Quantitative-Finance-Ingenieur

Entwickle bei Poesis AI KI-gestützte Anlagesysteme – von Finanzdatenpipelines und quantitativen Modellen bis zu Backtests und Produktivwerkzeugen. Arbeite mit Forschungs- und Engineeringteams daran, Experimente in Systeme zu überführen, die Anlageentscheidungen unterstützen.

Beschreibung

  • Überführe Finanzforschung und Modellprototypen in zuverlässige Produktivsysteme
  • Bereite komplexe Finanzdaten für fundierte Modellierung und Investmentforschung auf
  • Entwickle skalierbare, reproduzierbare Systeme zur Feature-Erstellung, für Backtests und zur Modellbewertung
  • Teste Modelle und Signale unter Belastung, um zu erkennen, was Bestand hat und wo sie versagen
  • Löse Engineering-Herausforderungen bei der Überführung von Forschung aus Experimenten in den Produktivbetrieb
  • Bereite umfangreiche Finanzdatensätze auf
  • Entwirf und implementiere quantitative Modelle und Agenten
  • Erstelle Werkzeuge für Tests und Bewertung
  • Arbeite mit CEO, Chief Scientist sowie KI- und Engineeringteams an quantitativen Systemen, die den Anlageprozess unterstützen
  • Überführe neue Ideen aus Experimenten in den Produktivbetrieb und unterstütze Anlageentscheidungen

Anforderungen

  • Entwickle Infrastruktur, Datenpipelines oder Analysewerkzeuge zur Entwicklung und Bewertung von Finanzmodellen oder Handelsstrategien
  • Arbeite mit komplexen sprachlichen und numerischen Daten und erstelle fundierte, reproduzierbare Analysen
  • Verfüge über solide quantitative Grundlagen
  • Denke klar über statistische und modellbezogene Fragestellungen nach
  • Verbinde schnelle Iteration mit sorgfältiger Engineering-Qualität
  • Erläutere technische Erkenntnisse und Versuchsergebnisse gegenüber Führungskräften sowie technischen und nichttechnischen Zielgruppen
  • Habe einen Bachelor-, Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Finanzen oder einem verwandten quantitativen Fach
  • Bevorzugt: Berufserfahrung in Vollzeit im Finanzwesen, in der Datenwissenschaft oder im Machine-Learning-Engineering
  • Bevorzugt: Erfahrung mit der Einbindung von Bloomberg-, CapIQ-, FactSet- oder Refinitiv-Daten in quantitative Forschungsabläufe
  • Bevorzugt: Kenntnisse in Portfoliooptimierung, Risikomodellierung oder Finanzzeitreihen
  • Besitze eine gültige Arbeitserlaubnis für die Vereinigten Staaten

Zusatzleistungen

  • Unternehmensanteile und Gewinnbeteiligung am Fonds
  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Versicherung für Sehhilfen
  • Gestellte Mittagessen
  • Pendlerleistungen
  • Umzugsbeihilfe
  • Fortlaufendes Visumsponsoring für Vollzeitbeschäftigte

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