Softcard (acquired by Google)
Softcard (acquired by Google)
Softcard était une plateforme de technologie financière et de commerce mobile créée par AT&T Mobility, T-Mobile USA et Verizon Wireless. Son portefeuille mobile compatible NFC permettait aux consommateurs d’effectuer des paiements sans contact, d’acheter depuis leur téléphone et d’accéder à des fonctionnalités de fidélité au même endroit. Axée sur les paiements mobiles, les portefeuilles numériques et les récompenses, Softcard développait une technologie conçue pour rendre les transactions quotidiennes plus rapides et plus personnalisées avant son acquisition par Google.

Analyste quantitatif en analyse de l’ingénierie des portefeuilles

Développer des analyses de construction de portefeuilles, des API, des méthodes de prévision et des modèles d’apprentissage automatique pour soutenir les capacités d’investissement d’Invesco. Appliquer la recherche quantitative, l’optimisation, la simulation et l’ingénierie des données aux solutions de portefeuilles et de clientèle.

Description

  • Soutenir la construction de portefeuilles multi-actifs et mono-actifs au moyen de méthodes avancées d’allocation d’actifs et de construction de portefeuilles
  • Développer des algorithmes, une infrastructure et des API de calcul haute performance
  • Rechercher et mettre en œuvre des approches de prédiction et de prévision à l’aide de méthodes statistiques, de l’apprentissage automatique et de l’IA générative
  • Transformer les cadres d’investissement en outils pratiques pour les équipes d’investissement et les échanges avec les clients
  • Appliquer des méthodes d’optimisation avancées afin de développer des solutions de portefeuille pour les parties prenantes internes et externes
  • Utiliser des simulations multipériodes pour prévoir et optimiser la performance en fonction des flux et de l’optionnalité
  • Intégrer des modèles de risque tiers aux analyses de construction de portefeuilles
  • Créer et maintenir des processus et des outils qui renforcent la gestion des données et la productivité de la recherche
  • Collaborer avec les équipes quantitatives et technologiques afin d’appliquer la théorie financière et les meilleures pratiques technologiques
  • Développer des concepts de recherche qui améliorent les cadres et outils existants
  • Suivre la recherche universitaire et les évolutions du secteur afin d’apporter les meilleures pratiques pertinentes au travail

Exigences

  • Diplôme avancé dans un domaine quantitatif tel que l’ingénierie, la finance, la recherche opérationnelle ou l’informatique
  • Bonne connaissance pratique des méthodes établies d’ingénierie financière
  • Solides compétences en statistiques et en optimisation
  • Excellentes aptitudes en programmation, de préférence en Python
  • Une expérience dans le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans des applications financières, notamment d’architectures de réseaux neuronaux telles que LSTM, CNN et transformers, constitue un atout
  • Maîtrise de scikit-learn, TensorFlow et PyTorch pour la modélisation de réseaux neuronaux
  • Expérience de la gestion et de la transformation de grands ensembles de données, de préférence avec SQL
  • Capacité à assimiler des concepts complexes et à les exprimer sous forme d’algorithmes systématiques
  • Une expérience des modèles de risque tiers tels que BarraOne ou Axioma constitue un atout
  • La progression vers l’obtention de la certification CFA est souhaitée
  • Capacité à hiérarchiser les responsabilités et à gérer son temps afin de maximiser l’impact sur le processus d’investissement
  • Attention exceptionnelle aux détails et habitude de valider et de recouper les résultats
  • Excellentes aptitudes relationnelles et capacité à collaborer efficacement
  • Engagement à produire un travail de grande qualité

Avantages

  • Congés payés flexibles
  • Mode de travail hybride
  • Abondement équivalent à 100 % des premiers 6 % versés au plan 401(k), plus une contribution supplémentaire discrétionnaire
  • Programmes de santé et de bien-être
  • Congé parental
  • Plan d’achat d’actions pour les employés

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