Softcard — фінтех-платформа та платформа мобільної комерції, створена компаніями AT&T Mobility, T-Mobile USA і Verizon Wireless. Її мобільний гаманець із підтримкою NFC допомагав користувачам здійснювати безконтактні платежі, робити покупки зі смартфона та користуватися програмами лояльності в одному місці. Softcard спеціалізувалася на мобільних платежах, цифрових гаманцях і винагородах, розробляючи технології для швидших і персоналізованіших повсякденних транзакцій до придбання компанією Google.
Кількісний аналітик, аналітика конструювання портфелів
Розробляйте аналітику конструювання портфелів, API, методи прогнозування та моделі машинного навчання для підтримки інвестиційних рішень Invesco. Застосовуйте кількісні дослідження, оптимізацію, моделювання та інженерію даних у портфельних і клієнтських рішеннях.
Опис
- Підтримка створення мультиактивних портфелів і портфелів окремих класів активів за допомогою передових методів розподілу активів і конструювання портфелів
- Розробка високопродуктивних обчислювальних алгоритмів, інфраструктури та API
- Дослідження та впровадження підходів до передбачення і прогнозування з використанням статистичних методів, машинного навчання та генеративного ШІ
- Перетворення інвестиційних концепцій на практичні інструменти для інвестиційних команд і взаємодії з клієнтами
- Застосування передових методів оптимізації для розробки портфельних рішень для внутрішніх і зовнішніх зацікавлених сторін
- Використання багатоперіодного моделювання для прогнозування й оптимізації результатів з урахуванням грошових потоків і опціональності
- Інтеграція сторонніх моделей ризику в аналіз конструювання портфелів
- Створення та підтримка процесів і інструментів, що посилюють управління даними та продуктивність досліджень
- Співпраця з кількісними й технологічними командами для застосування фінансової теорії та передових технологічних практик
- Розробка дослідницьких концепцій для вдосконалення наявних підходів та інструментів
- Моніторинг академічних досліджень і галузевих тенденцій для впровадження актуальних передових практик
Вимоги
- Вищий ступінь у кількісній галузі, наприклад в інженерії, фінансах, дослідженні операцій або комп’ютерних науках
- Робоче знання усталених методів фінансової інженерії
- Сильні навички статистики й оптимізації
- Відмінні навички програмування, бажано на Python
- Досвід розробки та впровадження моделей машинного навчання у фінансових застосунках, особливо нейромережевих архітектур, таких як LSTM, CNN і трансформери, буде перевагою
- Володіння scikit-learn, TensorFlow і PyTorch для моделювання нейронних мереж
- Досвід роботи з великими наборами даних та їх перетворення, бажано з використанням SQL
- Здатність опановувати складні концепції та виражати їх у вигляді систематичних алгоритмів
- Досвід роботи зі сторонніми моделями ризику, такими як BarraOne або Axioma, буде перевагою
- Бажане просування до отримання кваліфікації CFA
- Здатність визначати пріоритети та керувати часом для максимального впливу на інвестиційний процес
- Виняткова увага до деталей і звичка перевіряти та зіставляти результати
- Сильні навички міжособистісної взаємодії та партнерської співпраці
- Зобов’язання виконувати роботу високої якості
Переваги
- Гнучка оплачувана відпустка
- Гібридний формат роботи
- Внесок роботодавця до плану 401(k) у розмірі 100% від перших 6% внесків, а також додатковий дискреційний внесок
- Програми підтримки здоров’я та добробуту
- Відпустка для батьків
- План придбання акцій працівниками