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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere analytische Lösungen für das Commodity Management.
- Arbeitgeber: Führende internationale Finanzinstitution mit innovativen Ansätzen.
- Mitarbeitervorteile: Vollzeitstelle mit flexiblen Arbeitsmöglichkeiten und spannenden Unternehmensvorteilen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Handels mit Machine Learning und arbeite in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, DevOps und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit digitalen Teams und Einfluss auf Entscheidungsprozesse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Unser Kunde, eine führende internationale Finanzinstitution, sucht einen erfahrenen Quantitativen Analysten, um sein Büro zu verstärken. Diese Rolle erfordert ein starkes Verständnis quantitativer Methoden zur Entwicklung und Verbesserung von Analyselösungen, die Entscheidungen im Bereich Commodity Management unterstützen.
Sie werden eng mit digitalen Teams und Geschäftsanwendern zusammenarbeiten, um Prioritäten zu identifizieren und Arbeitsabläufe zu optimieren.
Aufgaben umfassen:
- Zusammenarbeit mit Geschäftsteams zur Identifizierung und Priorisierung von Bereichen, in denen maschinelles Lernen die Entscheidungsfindung verbessern kann.
- Entwurf, Entwicklung und Implementierung von End-to-End-Maschinenlernmodellen, einschließlich Regression, Klassifikation, Textanalyse und Zeitreihenprognose.
- Sammlung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer strukturierter und unstrukturierter Datensätze aus internen und externen Quellen.
- Sicherstellung der Anwendung geeigneter Modellierungstechniken zur Generierung zuverlässiger und umsetzbarer Erkenntnisse.
- Überwachung der Modellleistung, kontinuierliche Verbesserung und Erweiterung des Modellumfangs.
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren zum Aufbau skalierbarer und wiederholbarer Datenpipelines, um Konsistenz und Robustheit in Analytikanwendungen zu gewährleisten.
- Festlegung von Best Practices für Integrationsprojekte und datengestützte Initiativen.
Der bevorzugte Kandidat sollte Erfahrung im Schreiben von sauberem, effizientem Produktions-Python-Code und fundierte Kenntnisse in DevOps-Praktiken (z.B. Git, Agile-Methodik) sowie zusätzliches Wissen in MLOps, Modellarchitekturdesign und Testmustern besitzen. Ausgezeichnete Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten sind erforderlich, um effizient auf allen Ebenen des Unternehmens zu interagieren.
Wenn Sie an dieser Gelegenheit interessiert sind, senden Sie bitte Ihren Lebenslauf per E-Mail oder rufen Sie Altus Search unter +41 (0) 41 560 02 21 für ein vertrauliches Gespräch an.
Quantitative Developer - Commodities Trading Arbeitgeber: Altus Search Ltd
Kontaktperson:
Altus Search Ltd HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Quantitative Developer - Commodities Trading
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in der Finanz- und Tech-Branche, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Empfehlungen.
✨Tip Nummer 2
Nutze LinkedIn aktiv! Verbinde dich mit Fachleuten aus der Branche und teile deine Projekte oder Erfolge im Bereich quantitative Analysen. Dies kann dir helfen, auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tip Nummer 3
Bleibe über aktuelle Trends in der Quantitative Finance informiert. Abonniere relevante Blogs oder Podcasts, um dein Wissen zu erweitern und in Gesprächen mit potenziellen Arbeitgebern glänzen zu können.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Python-Programmierung übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Online-Plattformen, um dein Wissen zu testen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Quantitative Developer - Commodities Trading
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Python, DevOps-Praktiken und maschinellem Lernen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit quantitativen Methoden, Datenanalyse und der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er auf die spezifischen Anforderungen der Position zugeschnitten ist. Füge relevante Projekte oder Erfahrungen hinzu, die deine Eignung für die Rolle als Quantitative Developer unterstreichen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung im Bereich Commodity Management beitragen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Altus Search Ltd vorbereitest
✨Verstehe die quantitativen Methoden
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis der quantitativen Methoden hast, die für die Rolle relevant sind. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele zu nennen, wie du diese Methoden in der Vergangenheit angewendet hast, um Entscheidungsprozesse zu verbessern.
✨Kenntnisse in Machine Learning demonstrieren
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit dem Design und der Implementierung von Machine Learning-Modellen zu sprechen. Erkläre, wie du Regression, Klassifikation oder Zeitreihenanalysen genutzt hast, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
✨Kommunikationsfähigkeiten hervorheben
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du deine Kommunikations- und Teamfähigkeiten betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Praktische Programmierkenntnisse zeigen
Da saubere und effiziente Python-Codierung gefordert ist, solltest du deine Programmierkenntnisse unter Beweis stellen. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar einen kurzen Code-Test während des Interviews zu absolvieren.
