Principal Engineer KI- und UCX-Plattform (VP)
NatWest Group
Entwirf sichere, skalierbare KI-Lösungen für die Bankplattformen von NatWest. Verantworte Architektur, Automatisierung, DevOps und agentische KI-Entwicklung.
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Softcard war eine Fintech- und Mobile-Commerce-Plattform, die von AT&T Mobility, T-Mobile USA und Verizon Wireless gegründet wurde. Die NFC-fähige mobile Geldbörse ermöglichte es Verbrauchern, kontaktlos zu bezahlen, per Smartphone einzukaufen und Treueprogramme an einem Ort zu nutzen. Mit dem Fokus auf mobile Zahlungen, digitale Geldbörsen und Prämien entwickelte Softcard Technologien, die alltägliche Transaktionen schneller und persönlicher machen sollten, bevor das Unternehmen von Google übernommen wurde.
Quantitativer Analyst, Portfolio-Engineering-Analysen
Entwickeln Sie Analysen zur Portfoliokonstruktion, APIs, Prognoseverfahren und Modelle für maschinelles Lernen zur Unterstützung der Investmentkompetenzen bei Invesco. Wenden Sie quantitative Forschung, Optimierung, Simulation und Data Engineering auf Portfolio- und Kundenlösungen an.
Beschreibung
- Unterstützung bei der Konstruktion von Multi-Asset- und Single-Asset-Portfolios durch fortgeschrittene Methoden der Asset-Allokation und Portfoliokonstruktion
- Entwicklung von Algorithmen, Infrastrukturen und APIs für High-Performance-Computing
- Erforschung und Implementierung von Prognose- und Vorhersageverfahren mithilfe statistischer Methoden, maschinellen Lernens und generativer KI
- Überführung von Investment-Frameworks in praktische Tools für Investmentteams und die Kundenbetreuung
- Anwendung fortgeschrittener Optimierungsmethoden zur Entwicklung von Portfoliolösungen für interne und externe Stakeholder
- Einsatz mehrperiodiger Simulationen zur Prognose und Optimierung der Wertentwicklung unter Berücksichtigung von Mittelzuflüssen und Optionalität
- Einbindung von Drittanbieter-Risikomodellen in Analysen zur Portfoliokonstruktion
- Erstellung und Pflege von Prozessen und Tools zur Verbesserung des Datenmanagements und der Forschungseffizienz
- Zusammenarbeit mit quantitativen und technischen Teams bei der Anwendung von Finanztheorie und Best Practices der Technologie
- Entwicklung von Forschungskonzepten zur Verbesserung bestehender Frameworks und Tools
- Beobachtung akademischer Forschung und von Branchenentwicklungen, um relevante Best Practices in die Arbeit einzubringen
Anforderungen
- Ein weiterführender Abschluss in einem quantitativen Fach wie Ingenieurwesen, Finanzen, Operations Research oder Informatik
- Praktische Kenntnisse etablierter Methoden des Financial Engineering
- Ausgeprägte Fähigkeiten in Statistik und Optimierung
- Sehr gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Finanzanwendungen, insbesondere von neuronalen Netzwerkarchitekturen wie LSTM, CNN und Transformern, ist von Vorteil
- Kenntnisse in scikit-learn, TensorFlow und PyTorch für die Modellierung neuronaler Netzwerke
- Erfahrung im Umgang mit der Verarbeitung und Transformation großer Datensätze, vorzugsweise mit SQL
- Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu erlernen und als systematische Algorithmen auszudrücken
- Erfahrung mit Drittanbieter-Risikomodellen wie BarraOne oder Axioma ist von Vorteil
- Fortschritte auf dem Weg zur CFA-Zertifizierung sind wünschenswert
- Fähigkeit, Verantwortlichkeiten zu priorisieren und die Zeit so zu organisieren, dass der Investmentprozess größtmöglich unterstützt wird
- Außergewöhnliche Detailgenauigkeit sowie die Gewohnheit, Ergebnisse zu validieren und durch Gegenprüfung abzusichern
- Ausgeprägte zwischenmenschliche Fähigkeiten und kooperative Zusammenarbeit
- Verpflichtung zu qualitativ hochwertiger Arbeit
Zusatzleistungen
- Flexible bezahlte Freistellung
- Hybrides Arbeitsmodell
- 401(k)-Matching in Höhe von 100 % der ersten 6 % des eingezahlten Betrags sowie ein zusätzlicher freiwilliger Arbeitgeberbeitrag
- Programme für Gesundheit und Wohlbefinden
- Elternzeit
- Mitarbeiteraktienkaufprogramm
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