Vereinigtes Königreich
Proximie
JPMorgan Chase & Co.
Lead Software Engineer - Python / KI
Vereinigtes Königreich
London, England, Vereinigtes Königreich
PythonJavaSQL
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Über die Stelle
Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie die Zukunft des Handels mit Equity Derivatives durch Technologie. Sie arbeiten eng mit den Handelsteams, Technologieteams und der quantitativen Forschung zusammen, um wirkungsvolle Lösungen zu liefern. Wir bieten ein dynamisches Umfeld, in dem Sie neue Ideen vorschlagen und erforschen, Prozesse automatisieren und global zusammenarbeiten können. Ihre Arbeit wird die Geschäftstransformation direkt beeinflussen und Möglichkeiten für berufliches Wachstum bieten. Seien Sie Teil eines agilen, ergebnisorientierten Teams, das Kreativität und Exzellenz schätzt.
Als Lead Software Engineer im Equities Front Office Trading and Analytics Team leiten Sie den Workstream der Systematic Quoting Platform für EMEA. Sie entwickeln und verbessern geschäftskritische Anwendungen und arbeiten dabei eng mit den Handels-, Vertriebs- und quantitativen Forschungsteams zusammen. Ihre Expertise in Python und agentic development treibt Automatisierung und Innovation voran. Sie tragen zu einer globalen Plattform bei und gewährleisten Stabilität und die Lieferung hochwertiger Lösungen. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, in einem schnelllebigen, kollaborativen Umfeld einen bedeutenden Beitrag zu leisten.
Aufgaben
- Entwicklung und Verbesserung von Anwendungen für den Handel und die Analyse von Equity Derivatives
- Zusammenarbeit mit Handelsteams, Technologieteams und der quantitativen Forschung zur Lieferung von Lösungen
- Leitung des Workstreams der Systematic Quoting Platform für EMEA
- Wartung und Verbesserung des bestehenden Technologie-Stacks zur Gewährleistung der Stabilität
- Automatisierung von Front-Office-Prozessen und -Funktionen mithilfe von Technologielösungen
- Zusammenarbeit mit globalen und lokalen Kollegen zur Lösung von Geschäftsproblemen
- Förderung der Team-Akzeptanz von unternehmensweit genehmigten KI-gestützten Engineering-Praktiken im Arbeitsumfeld zur Verbesserung der Codequalität, Liefergeschwindigkeit und operativen Ergebnisse (z. B. KI-gestützte Code-Reviews/Refactoring, Beschleunigung von Teststrategien, Unterstützung bei der Analyse von Vorfällen/Grundursachen) und gleichzeitig Etablierung konsistenter Validierungsstandards (sicheres Codieren, Peer-Reviews, automatisierte Tests) und Förderung der Wiederverwendung effektiver Muster im gesamten Team.
- Anwendung von Kenntnissen über Tools in der Toolchain des Software Development Life Cycle, einschließlich unternehmensweit genehmigter KI-gestützter Entwicklungs- und Automatisierungsfunktionen, zur Verbesserung des durch Automatisierung erzielten Mehrwerts.
- Teilnahme an Geschäftstransformationsprojekten in den Bereichen Analyse, Bewertung und Veröffentlichung
- Vorschlagen und Erforschen neuer Lösungen zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen
- Anwendung disziplinierter Praktiken für Codeverwaltung, Tests und Bereitstellung
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Praktische Erfahrung mit systematischen Handelsplattformen
- Nachgewiesene Fähigkeit zur Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von kommerziellen, serviceorientierten Anwendungen
- Starke Python-Kenntnisse und Vertrautheit mit agentic development (ADLC)
- Geschäftskenntnisse über einfache Derivateprodukte (Vanilla-Optionen, Varianz-Swaps, Strategien mit Vanillas)
- Verständnis von Preisgestaltung und Risikobewertung mithilfe von Griechen
- Erfahrung mit mindestens einer modernen Programmiersprache (Python, Java, etc.)
- Kenntnisse in mindestens einer relationalen Datenbank (Sybase, SQL Server, Oracle, etc.)
- Nachgewiesene Erfahrung in der effektiven Nutzung von genehmigten KI-gestützten Softwareentwicklungstools (z. B. für Codierung, Code-Review, Testbeschleunigung, Fehlerbehebung) mit der Fähigkeit, Teamerwartungen für die Validierung von KI-Ausgaben hinsichtlich Korrektheit, Leistung und Sicherheit festzulegen.
- Starkes Verständnis des verantwortungsvollen KI-Einsatzes in Engineering-Workflows, einschließlich Überlegungen zur Datensensibilität, sicherer Umgang mit Ein- und Ausgaben sowie Einhaltung von Erwartungen an Ausfallsicherheit und Sicherheit; Erfahrung in der Schulung von Ingenieuren zur sicheren, konformen Einführung in Entwicklungspraktiken
- Effektive Nutzung von Unit-Tests
- Erfahrung über den gesamten Projektlebenszyklus
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Kenntnisse im Equities-Geschäft oder relevante Erfahrung in anderen Geschäftsbereichen. Unix- oder Linux-Kenntnisse
- Arbeitskenntnisse von Continuous Integration und Deployment-Prozessen
- Erfahrung im Projektmanagement
- Vertrautheit mit serviceorientierten Plattformen und Open-Source-Frameworks der aktuellen Generation
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