Senior Software Engineer, Strategy Research Analytics

Voleon ist ein Technologieunternehmen, das modernste KI- und Machine-Learning-Techniken auf reale Probleme im Finanzwesen anwendet. Seit fast zwei Jahrzehnten führen wir unsere Branche an und arbeiten an der Spitze der Anwendung von KI/ML im Investmentmanagement. Wir sind zu einem milliardenschweren Vermögensverwalter geworden und haben ehrgeizige Ziele für die Zukunft.

Als Senior Software Engineer in der Strategie-Forschungsanalyse werden Sie das Design, die Evolution und die langfristige Architektur der Analyseinfrastruktur von Voleon leiten, die die Forschungsberichterstattung und -analyse über Strategien unterstützt. Sie sind verantwortlich für kritische wiederkehrende Analyse-Pipelines und grundlegende Datensätze und leiten den Übergang von fragmentierten, maßgeschneiderten Workflows zu einer standardisierten, beobachtbaren und abfragefähigen Analyseplattform. Neben der praktischen Implementierung werden Sie die technische Richtung gestalten, Zuverlässigkeitsstandards festlegen und Konsolidierungsbemühungen vorantreiben, die Konsistenz, Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit in den Systemen der Forschungsanalyse verbessern.

Sie werden eng mit Data Scientists, Forschern und Data Infrastructure-Teams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Analysesysteme zuverlässig laufen und konsistente, abfragbare Datensätze produzieren. Diese Rolle bietet eine starke technische Verantwortung in einem mission-kritischen Bereich der Forschungsorganisation mit bedeutendem Einfluss auf die Forschungsgeschwindigkeit und die Generierung von Erkenntnissen.

Ihr Team

Das Team für Forschungsanalysen gehört zur Forschungsengineering-Abteilung und arbeitet eng mit Data Scientists und Forschern in allen Kernstrategien von Voleon zusammen. Wir suchen brillante Menschen mit einer Leidenschaft für die Lösung von Problemen durch Innovation und ingenieurtechnische Grundlagen. Sie werden in einer kollaborativen Umgebung arbeiten, die kreatives Denken und effiziente Implementierung fördert. Sie werden neben erfahrenen Ingenieuren arbeiten, die von führenden Technologieunternehmen rekrutiert wurden und aus den schärfsten Köpfen an Universitätsprogrammen ausgewählt wurden.

Die Mission des Teams ist es:

• Bestehende Analyse-Pipelines zu stabilisieren, um sicherzustellen, dass kritische Daten für unsere Data Scientists und Forschungspartner verfügbar sind.
• Überwachung/Alarmierung und betriebliche Handbücher zu implementieren; an der Reaktion auf Vorfälle und Nachbesprechungen teilzunehmen.
• Ausgaben aus Strategie-Workflows in ein einheitliches Analyse-Schema (Tabellen, Metrikdefinitionen, Partitionierungsstrategie) zu standardisieren.
• Die Auffindbarkeit von Datensätzen durch Dokumentation, Schema-Verträge und Metadaten-/Linien-Primitiven zu verbessern.
• Die Abfrageleistung und -kosten für verteilte Engines (Presto/Spark) und spaltenbasierte Formate (Parquet/ORC) zu optimieren.

Verantwortlichkeiten

• Implementierung und fortlaufenden Betrieb von wiederkehrenden Analyse-Pipelines (z.B. Airflow DAGs) einschließlich Überwachung, Alarmierung und Zuverlässigkeitsverbesserungen zu übernehmen.
• Architektonische Evolution der Analyseplattform zu leiten, einschließlich Schema-Standardisierung, DAG-Konsolidierung und Modernisierung von Legacy-Workflows.
• Technische Abstimmung zwischen Teams bei der Konsolidierung duplizierter oder inkonsistenter Analyseausgaben voranzutreiben.
• Basis-Analyse-Tabellen und Metriken mit starkem Schema-Disziplin und reproduzierbarer Berechnung zu erstellen und zu pflegen.
• Zuverlässigkeitsstandards (SLOs, Beobachtungsmuster, Handbücher) zu definieren und umzusetzen, die in den Analyse-Pipelines übernommen werden.
• Transparenz und Benutzerfreundlichkeit durch Dokumentation, Auffindbarkeit und klare Datenverträge zu verbessern.
• Verteilte Berechnungen und SQL-Abfrageleistung zu optimieren; Datenlayouts (Partitionierung, Dateigröße) für spaltenbasierte Speicherung zu entwerfen.
• Ingenieure durch Design-Reviews zu betreuen und den Standard für betriebliche und modelltechnische Strenge zu erhöhen.

Anforderungen

• Abschluss in Informatik oder gleichwertige berufliche Erfahrung.
• Über 6 Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Analyse- oder Dateninfrastruktursystemen.
• Starke Kenntnisse in Python und SQL.
• Tiefe Erfahrung mit verteilten Abfrage-Engines und großangelegten Berechnungssystemen.
• Nachgewiesene Verantwortung für großangelegte oder mission-kritische Dateninfrastruktur.
• Starke Expertise im Datenmodellieren, einschließlich Schema-Design, Partitionierungsstrategie und Reproduzierbarkeitsüberlegungen.
• Expertise im Management von Metadaten, Datenlinien und der Anwendung robuster Prinzipien der Datenverwaltung.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung in der Leitung architektonischer Migrationen oder wesentlicher Umgestaltungen von Datenplattformen.
• Vertrautheit mit AWS-Cloud-Technologien und On-Premise-Berechnungsclustern (z.B. Slurm, SSH, Unix).
• Einblick in quantitative Forschung oder Machine-Learning-Umgebungen.

Gleichstellungschancen

Die Voleon Group ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Glauben, nationale Herkunft, Alter, Geschlecht, Geschlecht, Familienstand, sexuelle Orientierung und Identität, genetische Informationen, Veteranenstatus, Staatsbürgerschaft oder andere Faktoren, die nach örtlichem, staatlichem oder bundesstaatlichem Recht verboten sind, berücksichtigt.

Vergütung

200.000 – 255.000 USD, einschließlich Bonus. Die angegebene Grundgehaltsspanne für diese Position basiert auf dem Standort dieser Ausschreibung. Einzelne Gehälter werden durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bildung, Erfahrung, Wissen, Fähigkeiten und Geografie. Das Grundgehalt umfasst keine anderen Formen der Gesamtvergütung wie Bonusvergütung und andere Leistungen. Unser Leistungspaket umfasst medizinische, zahnmedizinische und visuelle Abdeckung, Lebens- und AD&D-Versicherung, 20 Tage bezahlten Urlaub, 9 Krankheitstage und einen 401(k)-Plan mit Unternehmensbeitrag.