Інженер з обробки даних в Agile Fuel

Data Science Engineer

віддалено

Наш клієнт – це швидкозростаючий дім торгівлі цифровими товарами, створений командою професіоналів галузі, які прагнуть щоб здійснити революцію у торгівлі фізичними товарами.

Компанія розташована в Швейцарії, але працює по всьому світу та має офіси в Латинській Америці, Азії та Європі.

Ми шукаємо виняткового інженера з обробки даних із великим досвідом роботи з фінансовими даними, щоб приєднатися до команди розробників. Ця посада вимагає глибокого розуміння фінансових ринків, техніки обробки даних і науки про дані для розробки, розгортання та підтримки рішень на основі даних, які рухають наш бізнес вперед. Посада буде зосереджена на використанні фінансових даних для оптимізації портфеля, управління ризиками та вдосконалення торгової стратегії.

Обов’язки

• Створювати, навчати та розгортати моделі аналізу даних із використанням складних фінансових даних для вирішення бізнес-завдань і можливостей;
• Встановлювати та підтримувати методології обробки джерел фінансових даних; забезпечити якість, точність і доречність даних у торговому середовищі;
• Перекладіть складну фінансову ідею в конкретні проекти науки про дані, узгоджуючи стратегії з цілями торгівлі та цілями управління ризиками;
• Проводити ретельну оцінку моделей науки про дані, зосереджуючись на показниках ефективності та узгодженні з бізнес-ключовими показниками ефективності;
• Впроваджуйте та керуйте інструментами контролю версій, такими як Git, для ефективного відстеження та спільної розробки моделей;
• Створюйте інструменти динамічної візуалізації та інформаційні панелі звітів, щоб повідомляти фінансову інформацію та ефективно моделювати результати;
• Отримайте цінну інформацію з фінансових даних за допомогою передових методів науки про дані, статистичного аналізу та досвіду в галузі;
• Співпрацювати над розробкою та впровадженням розширених стратегій оптимізації портфоліо з використанням Cvx Portfolio та інших інструментів фінансової аналітики;
• Допомога в розробці й оцінці стратегій управління ризиками на основі складного аналізу фінансових даних;
• Проводьте паперові угоди, щоб тестувати, підтверджувати та налаштовувати моделі та стратегії наукових даних, використовуючи історичні фінансові дані.

Вимоги

• Мінімум 5 років практичного досвіду в Data Science з фокусом на аналізі фінансових даних, моделюванні та розгортанні в торговельних середовищах;
• Глибоке розуміння фінансових ринків, інструментів, торгових стратегій і принципів управління ризиками. Досвід торгівлі товарами є плюсом;
• Вміння обробляти й аналізувати великі набори фінансових даних. Досвід роботи з Python і бібліотеками обробки/аналітики фінансових даних (Pandas, NumPy, SciPy);
• Вільне володіння відповідними службами AWS для аналізу фінансових даних, такими як Sagemaker і Athena;
• Досконале володіння SQL для запитів до реляційних баз даних, що містять фінансові дані;
• Перевірений досвід у розробці інтерпретованих наукових моделей даних, спеціально розроблених для фінансових випадків;
• Високий рівень знань у бібліотеках стандартної науки про дані та машинного навчання для фінансової аналітики;
• Досвід роботи з моделюванням і аналізом часових рядів у контексті фінансових даних;
• Здатність перетворювати складні аналізи фінансових даних у дієві стратегії та моделі;
• Міцна основа застосування описової та прогнозної статистики в аналізі фінансових даних;
• Знайомство з такими інструментами контролю версій, як Git/Github, у контексті науки про фінансові дані;
• Продемонстрований досвід роботи з методами й інструментами оптимізації портфеля, зокрема у фінансовій сфері;
• Глибокі знання та досвід у розробці, оцінці та впровадженні стратегій хеджування та методів управління ризиками у фінансах;
• Чудові навички спілкування англійською, як письмові, так і усні, щоб ефективно передавати складні фінансові концепції та ідеї.

Ми пропонуємо чудові переваги, включаючи, але не обмежуючись цим,

• управління, орієнтоване на людей, без бюрократії;
• Конкурентна винагорода;
• 25 робочих днів щорічної оплачуваної відпустки;
• Оплачувані лікарняні;
• Підтримка переїзду;
• Дружня та привітна професійна команда;
• Можливості для самореалізації, кар'єрного та професійного зростання.