Softcard je bila fintech i platforma za mobilnu trgovinu koju su osnovale tvrtke AT&T Mobility, T-Mobile USA i Verizon Wireless. Njezin mobilni novčanik s podrškom za NFC potrošačima je omogućavao beskontaktno plaćanje, kupnju putem telefona i pristup pogodnostima programa vjernosti na jednom mjestu. Usredotočena na mobilna plaćanja, digitalne novčanike i nagrade, Softcard je razvijala tehnologiju osmišljenu za brže i personaliziranije svakodnevne transakcije prije nego što ju je preuzeo Google.
Kvantitativni analitičar, analitika konstrukcije portfelja
Razvijajte analitiku za konstrukciju portfelja, API-je, metode predviđanja i modele strojnog učenja za podršku investicijskim rješenjima u društvu Invesco. Primjenjujte kvantitativno istraživanje, optimizaciju, simulacije i podatkovno inženjerstvo u portfeljnim i klijentskim rješenjima.
Opis
- Podržavati izgradnju portfelja s više i jednom vrstom imovine primjenom naprednih metoda alokacije imovine i konstrukcije portfelja
- Razvijati algoritme, infrastrukturu i API-je za računalstvo visokih performansi
- Istraživati i primjenjivati pristupe predviđanju i prognoziranju koji koriste statističke metode, strojno učenje i generativnu umjetnu inteligenciju
- Pretvarati investicijske okvire u praktične alate za investicijske timove i angažman klijenata
- Primjenjivati napredne metode optimizacije za razvoj portfeljnih rješenja za interne i vanjske dionike
- Upotrebljavati višerazdobne simulacije za prognoziranje i optimizaciju uspješnosti u uvjetima priljeva i opcionalnosti
- Uključivati modele rizika trećih strana u analize konstrukcije portfelja
- Izrađivati i održavati procese i alate koji unapređuju upravljanje podacima i produktivnost istraživanja
- Surađivati s kvantitativnim i tehnološkim timovima na primjeni financijske teorije i najboljih tehnoloških praksi
- Razvijati istraživačke koncepte koji poboljšavaju postojeće okvire i alate
- Pratiti akademska istraživanja i razvoj u industriji kako bi se u rad uvele relevantne najbolje prakse
Zahtjevi
- Napredna diploma iz kvantitativnog područja kao što su inženjerstvo, financije, operacijska istraživanja ili računalne znanosti
- Radno poznavanje etabliranih metoda financijskog inženjerstva
- Izvrsne sposobnosti u statistici i optimizaciji
- Izvrsno programersko znanje, po mogućnosti u Pythonu
- Iskustvo u razvoju i implementaciji modela strojnog učenja u financijskim aplikacijama, osobito neuronskih arhitektura kao što su LSTM, CNN i transformeri, prednost je
- Poznavanje alata scikit-learn, TensorFlow i PyTorch za modeliranje neuronskih mreža
- Iskustvo u obradi i transformaciji velikih skupova podataka, po mogućnosti uz SQL
- Sposobnost učenja složenih koncepata i njihova izražavanja u obliku sustavnih algoritama
- Iskustvo s modelima rizika trećih strana kao što su BarraOne ili Axioma prednost je
- Poželjno je napredovanje prema stjecanju CFA kvalifikacije
- Sposobnost određivanja prioriteta i upravljanja vremenom radi maksimalnog učinka na investicijski proces
- Iznimna pažnja posvećena detaljima te navika provjeravanja i triangulacije rezultata
- Izražene interpersonalne i suradničke partnerske vještine
- Predanost stvaranju visokokvalitetnog rada
Pogodnosti
- Fleksibilno plaćeno slobodno vrijeme
- Hibridni način rada
- Usklađivanje uplata u 401(k) planu u iznosu od 100 % prvih 6 % uplaćenih sredstava, uz diskrecijski dodatni doprinos
- Programi za zdravlje i dobrobit
- Roditeljski dopust
- Plan kupnje dionica za zaposlenike