Softcard je bila fintech in platforma za mobilno trgovanje, ki so jo ustvarili AT&T Mobility, T-Mobile USA in Verizon Wireless. Njena mobilna denarnica s podporo za NFC je potrošnikom omogočala brezstično plačevanje, nakupovanje prek telefona in dostop do funkcij zvestobe na enem mestu. Softcard, osredotočena na mobilna plačila, digitalne denarnice in nagrade, je razvijala tehnologijo, zasnovano za hitrejše in bolj prilagojene vsakodnevne transakcije, preden jo je prevzel Google.
Kvantitativni analitik, analitika konstrukcije portfeljev
Razvijajte analitiko za konstrukcijo portfeljev, API-je, metode napovedovanja in modele strojnega učenja v podporo naložbenim zmogljivostim družbe Invesco. Uporabljajte kvantitativne raziskave, optimizacijo, simulacije in podatkovno inženirstvo pri portfeljskih in rešitvah za stranke.
Opis
- Podpirati oblikovanje portfeljev z več razredi sredstev in portfeljev z enim razredom sredstev z naprednimi metodami razporejanja sredstev in konstrukcije portfeljev
- Razvijati visokozmogljive računalniške algoritme, infrastrukturo in API-je
- Raziskovati in izvajati pristope napovedovanja z uporabo statističnih metod, strojnega učenja in generativne umetne inteligence
- Pretvarjati naložbene okvire v praktična orodja za naložbene ekipe in sodelovanje s strankami
- Uporabljati napredne metode optimizacije za razvoj portfeljskih rešitev za notranje in zunanje deležnike
- Uporabljati večperiodne simulacije za napovedovanje in optimizacijo uspešnosti ob denarnih tokovih in opcionalnosti
- Vključevati modele tveganja tretjih oseb v analize konstrukcije portfeljev
- Ustvarjati in vzdrževati procese in orodja, ki krepijo upravljanje podatkov in produktivnost raziskav
- Sodelovati s kvantitativnimi in tehnološkimi ekipami pri uporabi finančne teorije in najboljših tehnoloških praks
- Razvijati raziskovalne koncepte, ki izboljšujejo obstoječe okvire in orodja
- Spremljati akademske raziskave in razvoj v panogi ter v delo vključevati ustrezne najboljše prakse
Zahteve
- Napredna izobrazba na kvantitativnem področju, kot so inženirstvo, finance, operacijske raziskave ali računalništvo
- Delovno poznavanje uveljavljenih metod finančnega inženirstva
- Odlično znanje statistike in optimizacije
- Odlično programersko znanje, po možnosti v Pythonu
- Izkušnje z razvojem in uvajanjem modelov strojnega učenja v finančnih aplikacijah, zlasti nevronskih arhitektur, kot so LSTM, CNN in transformatorji, so prednost
- Poznavanje orodij scikit-learn, TensorFlow in PyTorch za modeliranje nevronskih mrež
- Izkušnje z obdelavo in preoblikovanjem velikih podatkovnih nizov, po možnosti s SQL
- Sposobnost učenja kompleksnih konceptov in njihovega izražanja kot sistematičnih algoritmov
- Izkušnje z modeli tveganja tretjih oseb, kot sta BarraOne ali Axioma, so prednost
- Zaželen je napredek pri pridobivanju kvalifikacije CFA
- Sposobnost določanja prednostnih nalog in upravljanja časa za čim večji učinek na naložbeni proces
- Izjemna pozornost do podrobnosti ter navada preverjanja in triangulacije rezultatov
- Odlične medosebne in sodelovalne partnerske sposobnosti
- Zavezanost ustvarjanju visokokakovostnega dela
Ugodnosti
- Prilagodljiv plačani dopust
- Hibridna ureditev dela
- Ujemajoči se prispevek v načrt 401(k) v višini 100 % prvih 6 % vplačil ter diskrecijski dodatni prispevek
- Programi za zdravje in dobro počutje
- Starševski dopust
- Načrt nakupa delnic za zaposlene