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The Voleon Group
Senior Software Engineer, Strategy Research Analytics
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Ihr Team
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 Vermögensverwalter mit einem verwalteten Vermögen von mehreren Milliarden Dollar geworden und haben ehrgeizige Ziele für die Zukunft.
Als Senior Software Engineer im Bereich Strategy Research Analytics leiten Sie das Design, die Weiterentwicklung und die langfristige Architektur der Analyseinfrastruktur von Voleon, die die Berichterstattung und Analyse von Research über verschiedene Strategien hinweg unterstützt. Sie werden kritische, wiederkehrende Analyse-Pipelines und grundlegende Datensätze verantworten und gleichzeitig den Übergang von fragmentierten, maßgeschneiderten Arbeitsabläufen hin zu einer standardisierten, beobachtbaren und abfragefähigen Analyseplattform steuern. Neben der praktischen Implementierung gestalten Sie die technische Ausrichtung, legen Zuverlässigkeitsstandards fest und treiben Konsolidierungsbemühungen voran, die Konsistenz, Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit über Research-Analysesysteme hinweg verbessern. Sie werden eng mit Data Scientists, Forschern und Data-Infrastructure-Teams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Analysesysteme zuverlässig laufen und konsistente, abfragbare Datensätze liefern. Diese Rolle bietet eine starke technische Verantwortung in einem missionskritischen Bereich der Research-Organisation mit erheblichen Auswirkungen auf die Forschungsgeschwindigkeit und die Generierung von Erkenntnissen.
Das Research Analytics Team ist Teil von Research Engineering und arbeitet eng mit Data Scientists und Forschern aus allen Kernstrategien von Voleon zusammen. Wir suchen brillante Köpfe mit einer Leidenschaft für die Lösung von Problemen durch Innovation und technische Grundlagen. Sie arbeiten in einem kollaborativen Umfeld, das kreatives Denken und effiziente Implementierung fördert. Sie arbeiten Seite an Seite mit erfahrenen Ingenieuren, die von führenden Technologieunternehmen rekrutiert und aus den klügsten Köpfen von Universitätsprogrammen ausgewählt wurden.
Die Mission des Teams ist es:
- Bestehende Analyse-Pipelines stabilisieren, um sicherzustellen, dass kritische Daten für unsere Data Scientists und Forschungspartner verfügbar sind
- Monitoring/Alerting und operative Runbooks implementieren; an Incident Response und Postmortems teilnehmen
- Ausgaben von Strategie-Workflows in ein einheitliches Analyse-Schema (Tabellen, Metrikdefinitionen, Partitionierungsstrategie) standardisieren
- Die Auffindbarkeit von Datensätzen durch Dokumentation, Schema-Verträge und Metadaten/Lineage-Primitive verbessern
- Abfrageleistung und Kosten für verteilte Engines (Presto/Spark) und spaltenbasierte Formate (Parquet/ORC) optimieren
Aufgaben
- Implementierung und laufender Betrieb von wiederkehrenden Analyse-Pipelines (z. B. Airflow DAGs) einschließlich Monitoring, Alerting und Zuverlässigkeitsverbesserungen verantworten
- Architektonische Weiterentwicklung der Analyseplattform leiten, einschließlich Schema-Standardisierung, DAG-Konsolidierung und Modernisierung von Legacy-Workflows
- Technische Abstimmung teamsübergreifend vorantreiben, wenn duplizierte oder inkonsistente Analyseergebnisse konsolidiert werden
- Basis-Analysetabellen und Metriken mit starker Schema-Disziplin und reproduzierbarer Berechnung erstellen und pflegen
- Zuverlässigkeitsstandards (SLOs, Observability-Muster, Runbooks) definieren und implementieren, die über Analyse-Pipelines hinweg angewendet werden
- Transparenz und Benutzerfreundlichkeit durch Dokumentation, Auffindbarkeit und klare Datenverträge verbessern
- Verteilte Rechenleistung und SQL-Abfrageleistung optimieren; Datenlayouts (Partitionierung, Dateigröße) für spaltenbasierte Speicherung entwerfen
- Ingenieure durch Design-Reviews betreuen und die Messlatte für operative und modellierende Genauigkeit höher legen
Anforderungen
- Bachelor-Abschluss in Informatik oder entsprechende Berufserfahrung
- 6+ Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Analyse- oder Dateninfrastruktursystemen
- Starke Kenntnisse in Python und SQL
- Umfassende Erfahrung mit verteilten Abfrage-Engines und groß angelegten Rechensystemen
- Nachgewiesene Verantwortung für groß angelegte oder missionskritische Dateninfrastrukturen
- Starke Expertise im Datenmodellierungsbereich, einschließlich Schema-Design, Partitionierungsstrategie und Überlegungen zur Reproduzierbarkeit
- Expertise in Metadatenmanagement, Datenherkunft (Data Lineage) und Anwendung robuster Data-Governance-Prinzipien
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in der Leitung von Architektursmigrationen oder größeren Refactorings von Datenplattformen
- Vertrautheit mit AWS Cloud-Technologien und On-Premise-Compute-Clustern (z. B. Slurm, SSH, Unix)
- Erfahrung mit quantitativer Forschung oder machine learning-Umgebungen.
Chancengleichheit
„Friends of Voleon“-Kandidaten-Empfehlungsprogramm
Wenn Sie einen großartigen Kandidaten für diese Stelle im Sinn haben und potenziell 15.000 $ verdienen möchten, wenn Ihr empfohlener Kandidat erfolgreich eingestellt und von The Voleon Group angestellt wird, nutzen Sie bitte dieses Formular, um Ihre Empfehlung einzureichen. Weitere Details zu Berechtigung, Bedingungen und Konditionen finden Sie im Voleon Referral Bonus Program.
Chancengleichheit
The Voleon Group ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Glauben, nationaler Herkunft, Alter, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Familienstand, sexueller Orientierung und Identität, genetischen Informationen, Veteranenstatus, Staatsbürgerschaft oder anderen Faktoren berücksichtigt, die nach lokalem, bundesstaatlichem oder Bundesgesetz verboten sind.
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