Quantitativer Entwickler (m/w)

• Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines für Finanzdaten.
• Erstellung robuster Softwarelösungen für quantitative Analysen.
• Integration von KI-Lösungen in Softwareplattformen., Das Financial Engineering Team dient als Kompetenzzentrum für quantitative Forschung und künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement von Swiss Life Asset Managers.

Wir sind verantwortlich für die Gestaltung und Analyse systematischer Anlagestrategien, Wertpapierauswahlmodelle, Absicherungsansätze sowie fortschrittlicher Portfolio-Konstruktions- und Optimierungstechniken. Unsere Arbeit umfasst die Entwicklung quantitativer Prognosemodelle zur Verbesserung des Investmentprozesses und zur Unterstützung der strategischen Portfoliooptimierung.

Das Team arbeitet eng mit Portfoliomanagern sowohl in der Analyse- als auch in der Implementierungsphase jeder Strategie zusammen. Darüber hinaus beraten wir institutionelle Kunden bei der Portfoliooptimierung unter kundenspezifischen Einschränkungen im Rahmen unserer Asset-Liability-Management-Dienstleistungen. Neben Forschung und Beratung entwickeln wir auch KI-gesteuerte Anwendungen, die organisationsweit eingesetzt werden, um Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Sie haben die einzigartige Gelegenheit, sich fachlich weiterzuentwickeln, neue Fähigkeiten zu erlernen, andere Fachbereiche kennenzulernen und mit einem neuen Team zusammenzuarbeiten. Sie stehen an der Spitze bei der Entwicklung spannender Lösungen für unser Unternehmen und leisten einen wesentlichen Beitrag zur Vernetzung unserer Bereiche., * Entwurf und Betrieb von Datenpipelines und Datenmodellen für strukturierte und unstrukturierte Finanzdaten, einschließlich Erfassung, Transformation, Speicherung und Datenqualitätskontrollen.

• Entwicklung und Wartung robuster, produktionsreifer Softwaresysteme, Bibliotheken, Dienste und webbasierte Anwendungen, die quantitative Forschung, Portfolioanalysen und KI-gesteuerte Anwendungen unterstützen.
• Entwurf, Integration und Bereitstellung von End-to-End KI- und Machine-Learning-Lösungen mit Fokus auf die Bereitstellung von GenAI- und Machine-Learning-Modellen innerhalb von Daten- und Softwareplattformen.
• Enge Zusammenarbeit mit quantitativen Forschern und Portfoliomanagern zur Implementierung, Erweiterung und Operationalisierung quantitativer Modelle, Portfolio-Konstruktionsmethoden und Optimierungstechniken.
• Übersetzung von Forschungskonzepten in skalierbare, wartbare und testbare Implementierungen, die für den Unternehmenseinsatz geeignet sind.
• Erstellung von End-to-End-Lösungen, von der Datenerfassung über Modellierung, Backend-Dienste, APIs und benutzerorientierte Webschnittstellen.
• Betrieb von Lösungen in einer cloud-nativen Umgebung, einschließlich Containerisierung, CI/CD-Workflows, Monitoring und Lifecycle-Management.
• Unterstützung interner und kundenorientierter Präsentationen durch klare Erläuterung von Datenflüssen, Modelllogik und technischen Architekturen.

• MSc in Informatik oder verwandtem Bereich erforderlich.
• Starke Fähigkeiten in Softwareentwicklung, insbesondere in Python.
• Erfahrung in der Datenmodellierung und im Datenengineering., * MSc (oder gleichwertige praktische Erfahrung) in Informatik, Software Engineering, Datenengineering, angewandter Mathematik oder einem eng verwandten technischen Bereich.
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten mit Erfahrung im Entwurf modularer, wartbarer und produktionsreifer Systeme, hauptsächlich in Python.
• Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung, einschließlich:

• Praktische Erfahrung mit mindestens einem modernen Frontend-Framework (z. B. React, Vue oder Angular),
• Erfahrung im Aufbau von Backend-Diensten, idealerweise in Python, einschließlich APIs, die Daten, Analysen und KI/ML-Modelle bereitstellen.

• Fundierte praktische Erfahrung im Datenengineering, einschließlich Datenbankdesign, Schema-Modellierung und Aufbau zuverlässiger Datenpipelines.
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von KI- und Machine-Learning-Modellen (z. B. Inferenzpipelines, GenAI/LLM-basierte Systeme).
• Solide quantitative Kenntnisse mit der Fähigkeit, quantitative Modelle, die in Portfolioanalysen, Optimierung oder Risikomanagement verwendet werden, zu verstehen, umzusetzen und zu erweitern.
• Erfahrung im gesamten Daten-Modell-Anwendungs-Lebenszyklus, nicht nur in einer eng spezialisierten Rolle.
• Vertrautheit mit Cloud-Infrastruktur, Containerisierung und CI/CD-Workflows.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten; ergebnisorientiert, selbstmotiviert, lernbereit und ein kooperativer Teamplayer.
• Fähigkeit, komplexe Themen klar und prägnant zu kommunizieren und an unterschiedliche Zielgruppen anzupassen.
• Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich; gute Deutsch- und/oder Französischkenntnisse sind von Vorteil.

Starke Vorteile (bevorzugt, aber nicht erforderlich)

• Erfahrung im Entwurf und Betrieb von Datenplattformen für quantitative Forschung, Analysen oder KI-Anwendungsfälle.
• Vorherige Erfahrung in einem quantitativen, finanziellen oder Asset-Management-Umfeld.
• Starker theoretischer Hintergrund in Statistik, stochastischen Prozessen, numerischer Mathematik oder Optimierungstechniken.
• Promotion in einem quantitativen Fachgebiet (z. B. angewandte Mathematik, Statistik, Physik, Informatik oder quantitative Finanzen).
• Praktische Erfahrung in der KI-Entwicklung, einschließlich LLMs, Prompt-/Kontext-Engineering und agentenbasierten Workflows.
• Kenntnisse in Portfolio-Konstruktion, Optimierung, Risikomodellierung oder Asset-Liability-Management-Konzepten.
• Praktische Kenntnisse von Azure-Cloud-Diensten und Infrastructure-as-Code-Tools (z. B. Terraform).
• Erfahrung als technische Schnittstelle zwischen quantitativen Forschern, Portfoliomanagern und Engineering-Teams.
• Erfahrung in der Nutzung von KI für Programmierung und Softwareentwicklung.

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