Softcard là một nền tảng công nghệ tài chính và thương mại di động do AT&T Mobility, T-Mobile USA và Verizon Wireless thành lập. Ví di động hỗ trợ NFC của Softcard giúp người tiêu dùng thanh toán không tiếp xúc, mua sắm bằng điện thoại và sử dụng các tính năng khách hàng thân thiết tại một nơi. Tập trung vào thanh toán di động, ví kỹ thuật số và phần thưởng, Softcard phát triển công nghệ nhằm giúp các giao dịch hằng ngày trở nên nhanh chóng và cá nhân hóa hơn trước khi được Google mua lại.
Chuyên viên phân tích định lượng, Phân tích kỹ thuật danh mục
Phát triển các công cụ phân tích xây dựng danh mục, API, phương pháp dự báo và mô hình học máy để hỗ trợ năng lực đầu tư tại Invesco. Áp dụng nghiên cứu định lượng, tối ưu hóa, mô phỏng và kỹ thuật dữ liệu cho các giải pháp danh mục và khách hàng.
Mô tả
- Hỗ trợ xây dựng danh mục đa tài sản và đơn tài sản thông qua các phương pháp phân bổ tài sản và xây dựng danh mục tiên tiến
- Phát triển các thuật toán, cơ sở hạ tầng và API cho điện toán hiệu năng cao
- Nghiên cứu và triển khai các phương pháp dự đoán và dự báo bằng phương pháp thống kê, học máy và AI tạo sinh
- Chuyển các khuôn khổ đầu tư thành công cụ thực tiễn cho đội ngũ đầu tư và hoạt động tương tác với khách hàng
- Áp dụng các phương pháp tối ưu hóa tiên tiến để phát triển giải pháp danh mục cho các bên liên quan trong và ngoài tổ chức
- Sử dụng mô phỏng nhiều kỳ để dự báo và tối ưu hóa hiệu quả trong điều kiện có dòng tiền vào ra và các quyền chọn
- Tích hợp các mô hình rủi ro của bên thứ ba vào các phân tích xây dựng danh mục
- Tạo và duy trì các quy trình, công cụ nhằm củng cố việc quản lý dữ liệu và năng suất nghiên cứu
- Phối hợp với các nhóm định lượng và công nghệ để áp dụng lý thuyết tài chính cùng các thông lệ tốt nhất về công nghệ
- Phát triển các ý tưởng nghiên cứu nhằm cải thiện các khuôn khổ và công cụ hiện có
- Theo dõi nghiên cứu học thuật và diễn biến trong ngành để đưa các thông lệ tốt nhất phù hợp vào công việc
Yêu cầu
- Có bằng cấp cao trong lĩnh vực định lượng như kỹ thuật, tài chính, nghiên cứu vận hành hoặc khoa học máy tính
- Có kiến thức thực tiễn về các phương pháp kỹ thuật tài chính hiện hành
- Có năng lực vững về thống kê và tối ưu hóa
- Có khả năng lập trình xuất sắc, ưu tiên Python
- Có kinh nghiệm phát triển và triển khai mô hình học máy trong các ứng dụng tài chính, đặc biệt là các kiến trúc mạng nơ-ron như LSTM, CNN và transformer là một lợi thế
- Thành thạo scikit-learn, TensorFlow và PyTorch để lập mô hình mạng nơ-ron
- Có kinh nghiệm xử lý và chuyển đổi các tập dữ liệu lớn, ưu tiên SQL
- Có khả năng tiếp thu các khái niệm phức tạp và diễn đạt chúng thành các thuật toán có hệ thống
- Có kinh nghiệm với các mô hình rủi ro của bên thứ ba như BarraOne hoặc Axioma là một lợi thế
- Ưu tiên đang theo đuổi chứng chỉ CFA
- Có khả năng sắp xếp thứ tự ưu tiên và quản lý thời gian để tối đa hóa tác động đến quy trình đầu tư
- Có sự chú ý đặc biệt đến chi tiết và thói quen kiểm chứng, đối chiếu kết quả từ nhiều nguồn
- Có kỹ năng tương tác và hợp tác tốt
- Cam kết tạo ra công việc chất lượng cao
Phúc lợi
- Thời gian nghỉ có lương linh hoạt
- Hình thức làm việc kết hợp
- Đóng góp đối ứng 401(k) bằng 100% của 6% đầu tiên trong khoản đóng góp, cộng thêm khoản đóng góp bổ sung tùy nghi
- Các chương trình chăm sóc sức khỏe và hạnh phúc
- Nghỉ phép dành cho cha mẹ
- Chương trình mua cổ phiếu dành cho nhân viên