Quantitative Research Engineer (f/m/d)
Quantitative Research Engineer (f/m/d)

Quantitative Research Engineer (f/m/d)

Zürich Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Swiss Life Asset Managers

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle fortschrittliche KI-Anwendungen und optimiere Kundenportfolios.
  • Arbeitgeber: Swiss Life Asset Managers, ein dynamisches Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur.
  • Mitarbeitervorteile: Attraktive Vorteile, flexible Arbeitsmodelle und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der quantitativen Forschung.
  • Gewünschte Qualifikationen: MSc oder PhD in Mathematik, Informatik oder quantitativer Finanzwirtschaft erforderlich.
  • Andere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem stabilen Umfeld mit interdisziplinärer Zusammenarbeit.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

Overview

Join to apply for the Quantitative Research Engineer (f/m/d) role at Swiss Life Asset Managers . Location: Zurich (limited remote). Team across two sites: Zurich and Paris. Full-time. The Financial Engineering team serves as the center of excellence for quantitative research and artificial intelligence within Swiss Life Asset Managers\‘ portfolio management. We design and analyze systematic investment strategies, security selection models, hedging approaches, and advanced portfolio construction and optimization techniques. We develop quantitative forecasting models to enhance the investment process and support strategic portfolio optimization. The team collaborates with portfolio managers throughout analytical and implementation phases, and we advise institutional clients on portfolio optimization within client-specific constraints as part of asset-liability management services. We also develop AI-driven applications deployed across the organization to improve efficiency and decision-making. The role offers opportunities to grow professionally by developing new skills, learning about other fields, and collaborating with a new team.

Location: Zurich (limited remote). Team across two sites: Zurich and Paris. We are looking for a motivated Quantitative Research Engineer (f/m/d) , whose tasks will include:

Responsibilities

  • Designing and developing advanced AI applications, including LLM-based agentic systems for process automation and decision-making.
  • Analyzing and optimizing client portfolios under specific constraints and objectives as part of asset-liability management.
  • Implementing portfolio construction and optimization techniques.
  • Developing and deploying systematic investment and risk management strategies.
  • Building quantitative models to support investment decision-making processes.
  • Supporting the team in client presentations and meetings (with growing responsibility).
  • Applying machine learning algorithms to solve challenges in asset management and finance.

Experience & Qualifications

  • MSc or PhD in applied mathematics, natural sciences, computer science, or quantitative finance/economics.
  • Strong background in AI and machine learning methodologies.
  • Solid foundation in statistics, stochastic processes, numerical mathematics, and optimization techniques.
  • Strong hands-on OOP in Python; comfortable across the Python data/ML stack (pandas, NumPy/SciPy, scikit-learn, Pydantic, FastAPI, etc.).
  • Familiarity with cloud infrastructure and CI/CD practices, including containerization.
  • Strong analytical and problem-solving skills; results-oriented, self-motivated, eager to learn, and a collaborative team player.
  • Ability to communicate and present complex topics clearly and concisely, adapting to different audiences.
  • Fluency in English is required; good knowledge of German and/or French is a plus.

Strong Assets (Preferred but Not Required)

  • Experience in the financial industry.
  • Hands-on experience in AI development, including prompt/context engineering.
  • Software engineering skills and ability to develop and deploy complex software projects
  • Experience in developing modern JavaScript/TypeScript frontends with frameworks (e.g. React).
  • Familiarity with Azure cloud services and infrastructure-as-code tools (e.g., Terraform).
  • Advanced DevOps capabilities, including Bash scripting, automation, and CI/CD practices (e.g., Jenkins, Docker, Bitbucket Pipelines, Azure DevOps, Python packaging systems).
  • Experience in leveraging AI for coding.

Benefits

  • Discounts on SL investment products and mortgages
  • Remote Work Abroad options
  • Inhouse AM Academy with broad range of development opportunities
  • Contribution to 3rd pillar life insurance
  • Employer\’s contributions to the pension fund
  • Reka cheques and meal allowance
  • Discounts on public transportation (up to 35%)
  • Flexible working models
  • Various timeout models
  • Working time models from 58 years of age offerings

About Swiss Life Asset Managers

We are a leading European asset manager and institutional real estate asset manager with locations in Switzerland, France, Germany, Luxembourg, the UK and Norway. We prioritise sustainability and inclusion, invest in our people, and seek new business opportunities since 1857.

Job Details

  • Seniority level: Not Applicable
  • Employment type: Full-time
  • Job function: Engineering and Information Technology

References to other roles and sign-in prompts are omitted to focus on this position.

#J-18808-Ljbffr

Quantitative Research Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Swiss Life Asset Managers

Swiss Life Asset Managers bietet eine dynamische und flexible Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter ihre Talente und Expertise einbringen können. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einem unterstützenden Teamklima haben Sie die Möglichkeit, an anspruchsvollen Projekten im Bereich quantitative Forschung und künstliche Intelligenz zu arbeiten. Die attraktiven Benefits und flexiblen Arbeitsmodelle ermöglichen es Ihnen, Ihre beruflichen und persönlichen Ziele in Einklang zu bringen, während Sie in Zürich an innovativen Lösungen für die Finanzbranche mitwirken.
Swiss Life Asset Managers

Kontaktperson:

Swiss Life Asset Managers HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Quantitative Research Engineer (f/m/d)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Finanz- und KI-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wie wir deine Fähigkeiten am besten präsentieren können.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu quantitativen Methoden und KI durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu strukturieren und sicherzustellen, dass du selbstbewusst auftrittst.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Sprich über Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen demonstrieren. Lass uns zusammen deine besten Beispiele finden.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen und gemeinsam an deiner Karriere zu arbeiten.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Quantitative Research Engineer (f/m/d)

AI-Anwendungen entwickeln
Portfolio-Optimierung
Risikomanagement-Strategien
Quantitative Modelle erstellen
Maschinelles Lernen
Statistik
Stochastische Prozesse
Numerische Mathematik
Optimierungstechniken
Python (OOP)
Datenanalyse mit Pandas, NumPy/SciPy, scikit-learn
Cloud-Infrastruktur
CI/CD-Praktiken
Präsentationsfähigkeiten
Teamarbeit

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass deine Motivation für die Stelle durchscheinen und erzähl uns, warum du Teil unseres Teams werden möchtest.

Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen, bevor du es abschickst.

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Herausforderungen gemeistert hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht deine Bewerbung lebendig!

Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort alle Informationen zu dem Job und unserem Unternehmen finden!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Life Asset Managers vorbereitest

Verstehe die Rolle

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Quantitative Research Engineer vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Aufgaben passen. Bereite Beispiele vor, die deine Kenntnisse in AI, maschinellem Lernen und quantitativer Analyse demonstrieren.

Technische Vorbereitung

Da die Rolle stark auf technischen Fähigkeiten basiert, solltest du dich auf mögliche technische Fragen vorbereiten. Übe das Programmieren in Python und mache dich mit den gängigen Bibliotheken wie Pandas und NumPy vertraut. Sei bereit, deine Ansätze zur Lösung von Problemen im Bereich der Finanzmathematik zu erläutern.

Kommunikation ist der Schlüssel

Bereite dich darauf vor, komplexe Themen klar und präzise zu erklären. Übe, wie du deine Ideen und Lösungen sowohl technischen als auch nicht-technischen Zuhörern präsentieren kannst. Dies wird dir helfen, während des Interviews selbstbewusst aufzutreten und deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.

Fragen stellen

Zeige dein Interesse an der Firma und der Position, indem du gezielte Fragen stellst. Frage nach den aktuellen Projekten des Financial Engineering Teams oder wie sie AI in ihren Prozessen einsetzen. Dies zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.

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    Zürich
    Vollzeit
    36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-10-27

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    500 - 1000
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