Archiviertes Projekt - Quantitative Aktienselektion (Python & Apache Parquet)

Start: 01.07.2024
Dauer: 6 Monate
Auslastung: 3 Tage pro Woche
Lokation: Remote & vereinzelt in Frankfurt am Main

Aufgaben:

* Unterstützung bei der grundlegenden Überarbeitung des Prozesses zur quantitativen Aktienselektion in Python hinsichtlich ESG-Datenquellen und ESG-basierter Signale aus NLP-Analysen
* Weiterentwicklung des Abstraktionslayers zur Anbindung an alle relevanten Datenschnittstellen inklusive Lösung zur Persistierung der Daten
* Weiterentwicklung des Frameworks für Konstruktion und Scoring von Faktoren beziehungsweise Signalen
* Weiterentwicklung einer Continuous-Integration-Pipeline für automatische Tests
* Entwicklung einer Schnittstelle zu einem bestehenden Tool für numerische Optimierung

Anforderungen:

* Langjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung in Python
* Sehr Kenntnisse in Column-based-Storage-Lösungen (insbesondere Apache Parquet) sowie SQL-Server und ODBC-Datenverbindungen
* Erfahrung mit der Entwicklung von Datenanbindungen unter Ausnutzung von REST-APIs
* Erfahrung mit CI/CD-Pipelines
* Kenntnisse in den Bereichen Asset Management beziehungsweise Finance
* Idealerweise Kenntnisse in der Implementierung von Verfahren zur Faktorkonstruktion