Herausforderungen haben wir genug - und jetzt brauchen wir dich, um sie anzugehen!
1. Modellentwicklung unter Verwendung von Finanzmarktzeitreihen zur Verbesserung der Investmententscheidungen und Markteinschätzungen. Dabei werden klassische Verfahren der (Zeitreihen-)Ökonometrie als auch moderne Data Science Verfahren angewandt.
2. Der Fokus der Modellentwicklung liegt sowohl auf der Quantifizierung „kurzfristiger“ Signale (z.B. Makroökonomie, Markt, etc.) als auch auf der Bestimmung langfristiger Parameter (z.B. langfristig erwartete Renditen von Assetklassen, etc.).
3. Unterstützung bei der Weiterentwicklung in der Asset-Allocation und Portfolio-Optimierung, um Vertrieb und Vermögensverwaltung bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen.
4. Eigenständige Programmierung mathematisch-statistischer Ansätze in Python.
5. (Ad-hoc) Berichtserstattung und Ausarbeitung von Performance- und Marktanalysen
6. (Weiter-)Entwicklung von Dashboards in Python / Streamlit als Grundlage für anschließende Investment- und Positionierungsempfehlungen.
7. Aufbau und Pflege von CI/CD Prozessen unter Verwendung von Git.
8. Unterstützung des Chief Investment Officer in strategischen Themenfeldern als auch im operativen Geschäftsbetrieb.
9. Mehrjährige Berufserfahrung als quantitativer Analyst, Data Scientist oder Data Engineer.
10. Hochgradige Expertise in der Aufbereitung und Analyse großer Datenmengen unter Anwendung moderner Data Science Verfahren, insbesondere im Bereich der Zeitreihenanalyse und Ökonometrie.
11. Umfassende Kenntnisse im Bereich Data Pipelines, CI/CD, Datenbanken und der Verwendung professioneller Programmier-Setups (insb. Git). Kenntnisse im Aufbau und der Wartung von Anwendungen und Dashboards (insb. Streamlit).
12. Umfangreiche Programmierkenntnisse in Python und SQL.
13. Weitreichende Kenntnisse im Bereich der quantitativen Portfoliotheorie, -modellierung und -optimierung (insbesondere konvexe Optimierung) zur Bestimmung strategischer und taktischer Asset-Allokationen.
14. Umfassende fachliche Kenntnisse über Assets und Assetklassen, insbesondere auf der Top-Down-Seite.
15. Abgeschlossenes Hochschulstudium mit statistisch-mathematischem Schwerpunkt. Zusatzqualifikationen (z.B. CQF) sind wünschenswert.
16. Du bist kommunikationsstark, hands-on und lösungsorientiert. Tiefes analytisches Verständnis, schnelle Auffassungsgabe, Belastbarkeit und gute Entscheidungsfähigkeiten zeichnen dich aus.
17. Ausgezeichnete Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.