Python Quant Developer / Entwickler

Als Python Quant Developer entwerfen, implementieren und warten Sie Python-basierte quantitative Modelle für Bereiche wie Zinskurvenmodellierung, Preisgestaltung, Risikomanagement und Portfoliooptimierung. Sie werden auch zur Neugestaltung und Migration einer bestehenden MATLAB-Anwendung nach Python beitragen.

Ihre Hauptaufgaben umfassen:

• Entwurf, Entwicklung und Wartung von Python-basierten quantitativen Modellen für Handel, Preisgestaltung, Risiko- und Portfoliomanagement
• Migration und Neugestaltung bestehender MATLAB-Anwendungen nach Python
• Entwicklung und Durchführung von Backtests und Stresstests zur Validierung der Strategieperformance in verschiedenen Marktregimen
• Übersetzung mathematischer und quantitativer Modelle in sauberen, produktionsbereiten Python-Code
• Enge Zusammenarbeit mit quantitativen Forschern, Händlern, Dateningenieuren und Analytik-Ingenieuren
• Integration von Modellen mit Marktdaten, Referenzdaten und alternativen Datenfeeds
• Sicherstellung, dass Datenpipelines robust, skalierbar und für den Produktionsgebrauch geeignet sind
• Optimierung von Python-Code für Leistung, geringe Latenz und hohe Durchsatzrate
• Implementierung von Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines und automatisierten Testframeworks
• Überwachung, Wartung und Fehlersuche bestehender Anwendungen und Produktionspipelines
• Vorschlagen und Anwenden von Best Practices in quantitativer Finanzwirtschaft, numerischen Methoden und dem Python-Ökosystem

Für unseren Kunden im Bankensektor in Basel suchen wir einen erfahrenen Python Quant Developer, der dem Banking Technology Team beitritt. In dieser Rolle arbeiten Sie an Softwarelösungen, die Reserveverwalter und Händler unterstützen, mit einem starken Fokus auf quantitative Finanzen, Python-Entwicklung und die Migration bestehender MATLAB-Anwendungen nach Python.

Standort: Basel, Schweiz
Arbeitsaufwand: 100%
Startdatum: ASAP oder innerhalb von 3 Monaten
Vertragsdauer: 24 Monate, mit wahrscheinlicher Verlängerung

Sie sind ein starker Python-Entwickler mit einem Hintergrund in quantitativer Finanzwirtschaft, statistischer Modellierung und finanziellen Anwendungen. Sie arbeiten gerne an der Schnittstelle von Softwareengineering, Finanzmärkten und mathematischer Modellierung. Sie haben etwa 5 Jahre Erfahrung als Quant Developer, Quantitative Analyst oder in einer ähnlichen Rolle mit Fokus auf die Python-basierte Implementierung von Handels- oder Risikomodellen.

Starke Kenntnisse in Python und relevanten Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy, statsmodels, prophet, Darts und QuantLib sind erforderlich. Erfahrung in der Entwicklung und im Backtesting von Handelsstrategien mit Frameworks wie Zipline, Backtrader oder benutzerdefinierten Backtesting-Lösungen ist von Vorteil. Ein gutes Verständnis von Finanzinstrumenten wie Aktien, festverzinslichen Wertpapieren und Derivaten sowie Kenntnisse quantitativer Techniken wie Zeitreihenanalyse und Monte-Carlo-Simulation sind ebenfalls wichtig.

Wünschenswert sind:

• Ein Bachelor- oder Masterabschluss in quantitativer Finanzwirtschaft, Mathematik, Physik, Informatik oder einem verwandten Bereich; eine Promotion ist von Vorteil
• Erfahrung mit Python-Datenanwendungs-Frameworks wie Streamlit, Plotly Dash oder Panel / HoloViz
• Solides Verständnis der Zinsstruktur von Zinssätzen, der Konstruktion von Zinskurven und Kalibrierungstechniken wie Bootstrapping und Splines
• Vertrautheit mit Modellen wie Vasicek, CIR, Hull-White, Nelson-Siegel und Svensson
• Erfahrung in der Verpackung von Python-Anwendungen als eigenständige, bereitstellbare Binärdateien
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker
• Erfahrung mit Backend-Frameworks wie Flask, Django oder FastAPI
• Starke Erfahrung in der Datenmanipulation, SQL und NoSQL-Datenbanken
• Zertifizierungen in quantitativer Finanzwirtschaft, wie CQF, oder anerkannten Datenwissenschaftszertifikaten

Vergütungsleistungen: Ein langfristiges Projekt in einem hochprofessionellen Bankenumfeld. Arbeiten Sie an geschäftskritischen Anwendungen, die von Reserveverwaltern und Händlern genutzt werden. Eine technisch herausfordernde Rolle, die Python, quantitative Finanzen und Produktionssoftware-Engineering kombiniert. Enge Zusammenarbeit mit Experten aus Banking Technology, Data.