Softcard — финтех-платформа и платформа мобильной коммерции, созданная компаниями AT&T Mobility, T-Mobile USA и Verizon Wireless. Ее мобильный кошелек с поддержкой NFC помогал пользователям совершать бесконтактные платежи, делать покупки со смартфона и пользоваться программами лояльности в одном месте. Softcard специализировалась на мобильных платежах, цифровых кошельках и вознаграждениях, разрабатывая технологии для более быстрых и персонализированных повседневных транзакций до приобретения компанией Google.
Квантитативный аналитик, аналитика конструирования портфелей
Разрабатывайте аналитику конструирования портфелей, API, методы прогнозирования и модели машинного обучения для поддержки инвестиционных решений Invesco. Применяйте количественные исследования, оптимизацию, моделирование и инженеринг данных в портфельных и клиентских решениях.
Описание
- Поддержка создания мультиактивных портфелей и портфелей отдельных классов активов с помощью передовых методов распределения активов и конструирования портфелей
- Разработка высокопроизводительных вычислительных алгоритмов, инфраструктуры и API
- Исследование и внедрение методов предсказания и прогнозирования с использованием статистических методов, машинного обучения и генеративного ИИ
- Преобразование инвестиционных концепций в практические инструменты для инвестиционных команд и взаимодействия с клиентами
- Применение передовых методов оптимизации для разработки портфельных решений для внутренних и внешних заинтересованных сторон
- Использование многопериодного моделирования для прогнозирования и оптимизации результатов с учетом денежных потоков и встроенных опционов
- Включение сторонних моделей риска в анализ конструирования портфелей
- Создание и поддержка процессов и инструментов, повышающих эффективность управления данными и исследовательской работы
- Сотрудничество с количественными и технологическими командами для применения финансовой теории и передовых технологических практик
- Разработка исследовательских концепций для улучшения существующих подходов и инструментов
- Мониторинг академических исследований и отраслевых тенденций для внедрения актуальных передовых практик
Требования
- Высшее образование в количественной области, например в инженерии, финансах, исследовании операций или информатике
- Рабочее знание признанных методов финансового инжиниринга
- Глубокие знания статистики и оптимизации
- Отличные навыки программирования, предпочтительно на Python
- Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения в финансовых приложениях, особенно нейросетевых архитектур, таких как LSTM, CNN и трансформеры, будет преимуществом
- Владение scikit-learn, TensorFlow и PyTorch для моделирования нейронных сетей
- Опыт работы с большими наборами данных и их преобразования, предпочтительно с использованием SQL
- Способность осваивать сложные концепции и выражать их в виде систематических алгоритмов
- Опыт работы со сторонними моделями риска, такими как BarraOne или Axioma, будет преимуществом
- Желательно продвижение к получению квалификации CFA
- Умение расставлять приоритеты и управлять временем для максимального вклада в инвестиционный процесс
- Исключительное внимание к деталям и привычка проверять и сопоставлять результаты
- Сильные навыки межличностного взаимодействия и совместной работы
- Стремление выполнять работу на высоком уровне качества
Преимущества
- Гибкий оплачиваемый отпуск
- Гибридный формат работы
- Соответствующий взнос в план 401(k) в размере 100% от первых 6% взносов, а также дополнительный дискреционный взнос
- Программы поддержки здоровья и благополучия
- Отпуск по уходу за ребенком
- План приобретения акций сотрудниками