Quantitative Engineer – Risk Analytics

swissQuantGroup bietet quantitative Dienstleistungen, Beratung und Produkte für Finanz- und Industriekunden, einschließlich einer Reihe von globalen Fortune 500-Unternehmen. Unser Geschäftsvorteil stammt aus der effektiven Übersetzung intelligenter Technologien in messbaren, wertschöpfenden Kundennutzen. swissQuantGroup ist ein privat geführtes Unternehmen, das 2005 als Spin-off der ETH Zürich gegründet wurde.

Ihre Rolle

Sie werden Teil eines interdisziplinären Teams von Quant-Ingenieuren und Quant-Entwicklern, das ein hochmodernes, cloudbasiertes Portfolio-Risikosystem entwickelt und betreibt, das von führenden Finanzinstituten genutzt wird. Das Team deckt den gesamten Entwicklungs- und Produktionszyklus ab — Entwicklung, Implementierung, Test und Überwachung von Risikomodellen — mit starker Rollentauschbarkeit unter den Teammitgliedern. In einem hochinnovativen und kollaborativen Umfeld werden Sie helfen, die nächste Generation von finanziellen Risikomodellen zu schaffen und diese als Softwarekomponenten und -dienste zum Leben zu erwecken.

Unsere Multi-Asset-Klassen-Risiko-Engine deckt eine große Anzahl von Risikofaktoren, Instrumententypen und Portfolio-Risikoanalysen ab. Laufende Bemühungen konzentrieren sich auf die Erweiterung der Abdeckung, Verbesserung der Genauigkeit und Leistung sowie auf den Aufbau von KI-unterstützten und agentischen Fähigkeiten sowohl in unseren Produkten als auch in unserem eigenen Engineering-Workflow. Sie haben auch die Möglichkeit, mit unserem Team für Kapitalmarkttechnologien zusammenzuarbeiten und Einblicke in kundenorientierte quantitative Projekte zu gewinnen, insbesondere Risikomodelle für zentrale Gegenparteien (CCPs), einschließlich Margin-Methoden, Stresstests, Backtesting und Modellvalidierung.

Sie werden:

• Robuste, produktionsreife Modelle und Code innerhalb einer einheitlichen Bibliothek entwerfen, erstellen und bereitstellen.
• Risikomanagement-Analysen über den gesamten Entwicklungs- und Produktionszyklus implementieren, testen und überwachen.
• Zur Erweiterung der Abdeckung von Instrumenten, Risikofaktoren und Analysen der Risiko-Engine beitragen.
• Die Benutzerfreundlichkeit unserer Portfolio-Risiko-, Leistungsanalysen und Portfolio-Konstruktionswerkzeuge verbessern.
• Eine quantitative Idee vom Proof-of-Concept bis zur Kundenlieferung umsetzen.
• Moderne KI-Coding-Assistenten und agentische Werkzeuge nutzen, um Entwicklung, Tests und Dokumentation zu beschleunigen, während Sie die Richtigkeit und Qualität des Ergebnisses verantworten.
• Zu kundenorientierten Kapitalmarktprojekten beitragen, einschließlich Modellentwicklung, Validierung und Überprüfung gemäß regulatorischen Standards (z.B. EMIR, CPMI-IOSCO PFMI, Basel/FRTB, Solvency II).
• Hochwertige Dokumentationen, Validierungsberichte und Präsentationen für Kunden und leitende Stakeholder liefern.
• Modellergebnisse und Modellannahmen gegenüber Stakeholdern mit unterschiedlichen Kenntnissen des Fachgebiets kommunizieren und erklären.

Sie bringen mit:

• Höhere akademische Ausbildung in einer quantitativen Disziplin wie Quantitative Finance, Mathematik, Physik, Informatik oder Ingenieurwesen (Doktorat von Vorteil).
• Solide Erfahrung in der Entwicklung, dem Testen und der Dokumentation quantitativer Modelle.
• Gutes Verständnis der wichtigsten Finanzmärkte und -produkte. Kenntnisse über Faktormodelle, Asset Allocation und Derivatebewertungsmodelle sind von großem Vorteil.
• Erfahrung im praktischen Portfoliomanagement oder Risikomanagement ist vorteilhaft.
• Gutes Verständnis statistischer und ökonometrischer Modellierungstechniken, z.B. Zeitreihenanalyse, Regressionsmodelle und maschinelles Lernen.
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python-Programmierung; andere Sprachen sind von Vorteil.
• Kenntnisse über Datenspeicher (SQL und/oder NoSQL) sind erforderlich. Erfahrung mit CI/CD-Technologien (Google Cloud, Jenkins, Docker, Kubernetes) ist vorteilhaft.
• Praktische Erfahrung mit KI-Coding-Tools (z.B. Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf) und einen durchdachten, kritischen Ansatz zur Integration dieser in einen professionellen Engineering-Workflow.
• Vertrautheit mit der Entwicklung agentischer Anwendungen — LLM-basierte Agenten, Tool-/Funktionsaufrufe, retrieval-augmented generation (RAG) und das Model Context Protocol (MCP) — ist ein starkes Plus.
• Exzellente Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten; sicherer Umgang mit Kunden und leitenden Stakeholdern.
• Fähigkeit, enge Fristen im Kontext von Kundenprojekten einzuhalten.
• Praktische Erfahrung mit CCP-Risikomodellen, anfänglichen Margin-Methoden (z.B. SPAN, VaR/ES-basiert), Default-Fonds und Stresstest-Frameworks ist von Vorteil.
• Ein Wunsch nach kontinuierlichem Lernen und ein hervorragender Teamgeist sind unerlässlich.

swissQuantGroup ist ein schnelllebiges und dynamisches Unternehmen. Wir bieten Raum für Wachstum und ein hohes Maß an persönlicher Verantwortung in einem herausfordernden Umfeld. Als erfolgreicher Kandidat werden Sie einem Projektteam beitreten und aktiv daran arbeiten, Kunden zu erreichen und unser Produktangebot mit den realen Bedürfnissen der Kunden und zukünftigen Branchentrends in Einklang zu bringen.

Nur direkte Bewerbungen werden berücksichtigt. swissQuant ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir setzen uns dafür ein, einen Arbeitsplatz frei von Diskriminierung zu schaffen. Entscheidungen über Einstellungen werden fair getroffen, und wir bieten allen qualifizierten Kandidaten und Mitarbeitern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten. Alle Bewerber werden ohne Berücksichtigung von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft oder Behinderungsstatus für eine Anstellung in Betracht gezogen.