LogoFresh Jobs Ahead
Softcard (acquired by Google)
Softcard (acquired by Google)
201 – 500 Ansatte
FinansFintechNetthandel
Softcard var en fintech- og mobilhandelsplattform som ble opprettet av AT&T Mobility, T-Mobile USA og Verizon Wireless. Den NFC-aktiverte mobil-lommeboken hjalp forbrukere med å gjennomføre kontaktløse betalinger, handle fra telefonene sine og få tilgang til lojalitetsfunksjoner på ett sted. Softcard fokuserte på mobilbetalinger, digitale lommebøker og belønninger, og utviklet teknologi som skulle gjøre hverdagslige transaksjoner raskere og mer personlig tilpasset før selskapet ble kjøpt opp av Google.
LinkedIn
Jobber i bedriften

Kvantitativ analytiker, analyse av porteføljekonstruksjon

Utvikle analyser av porteføljekonstruksjon, API-er, prognosemetoder og maskinlæringsmodeller for å støtte Invescos investeringsløsninger. Bruk kvantitativ forskning, optimalisering, simulering og data engineering innen portefølje- og kundeløsninger.

USUSAMAMassachusettsNYNew York
130 000 $ – 135 000 $ / år
På stedetHeltidMellomnivåSeniorPåkrevd Språk: engelskDataanalytiker
PythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Beskrivelse

  • Støtt konstruksjonen av multiaktivaporteføljer og porteføljer med enkeltaktiva gjennom avanserte metoder for aktivallokering og porteføljekonstruksjon
  • Utvikle algoritmer, infrastruktur og API-er for høyytelsesdatabehandling
  • Forskningsmessig undersøke og implementere metoder for prediksjon og prognoser ved hjelp av statistiske metoder, maskinlæring og generativ KI
  • Omsette investeringsrammeverk til praktiske verktøy for investeringsteam og kundedialog
  • Bruke avanserte optimaliseringsmetoder til å utvikle porteføljeløsninger for interne og eksterne interessenter
  • Bruke simuleringer over flere perioder til å prognostisere og optimalisere resultater under pengestrømmer og valgmuligheter
  • Inkludere tredjeparts risikomodeller i analyser av porteføljekonstruksjon
  • Opprette og vedlikeholde prosesser og verktøy som styrker datahåndtering og forskningens produktivitet
  • Samarbeide med kvantitative team og teknologiteam om å anvende finansiell teori og beste praksis innen teknologi
  • Utvikle forskningskonsepter som forbedrer eksisterende rammeverk og verktøy
  • Følge akademisk forskning og utviklingen i bransjen for å ta i bruk relevant beste praksis i arbeidet

Krav

  • En avansert grad innen et kvantitativt fagområde som ingeniørfag, finans, operasjonsanalyse eller informatikk
  • Praktisk kjennskap til etablerte metoder innen finansiell engineering
  • Sterke ferdigheter innen statistikk og optimalisering
  • Svært gode programmeringsferdigheter, helst i Python
  • Erfaring med å utvikle og sette i produksjon maskinlæringsmodeller i finansielle anvendelser, særlig nevrale nettverksarkitekturer som LSTM, CNN og transformere, er en fordel
  • Kompetanse i scikit-learn, TensorFlow og PyTorch for modellering med nevrale nettverk
  • Erfaring med å håndtere og transformere store datasett, helst med SQL
  • Evne til å lære komplekse konsepter og uttrykke dem som systematiske algoritmer
  • Erfaring med tredjeparts risikomodeller som BarraOne eller Axioma er en fordel
  • Fremgang mot CFA-sertifisering foretrekkes
  • Evne til å prioritere ansvarsområder og disponere tiden for å maksimere effekten på investeringsprosessen
  • Svært god sans for detaljer og en vane med å validere og triangulere resultater
  • Gode relasjonelle og samarbeidsorienterte ferdigheter
  • Forpliktelse til å levere arbeid av høy kvalitet

Fordeler

  • Fleksibel betalt fri
  • Hybrid arbeidsordning
  • 401(k)-matching tilsvarende 100 % av de første 6 % du bidrar med, samt et skjønnsmessig tillegg
  • Programmer for helse og velvære
  • Foreldrepermisjon
  • Aksjekjøpsplan for ansatte

Relaterte jobber