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Promotionsstelle (w/m/d) im bereich ki im portfoliomanagement (frankfurt am main, he, de, 60528)

Frankfurt am Main
Deka Investmentfonds
Inserat online seit: Veröffentlicht vor 19 Std.
Beschreibung

Wir sind die Deka Investment – einer der besten Anbieter von Wertpapierfonds für private und institutionelle Anlegerinnen und Anleger. Bei uns arbeiten Spezialisten für unterschiedliche Assetklassen und Investmentstile. Mit unserer Produktpalette decken wir alle wesentlichen Assetklassen und Themen mit qualitativ hochwertigen Angeboten ab. Dazu zählen auch Exchange Traded Funds (ETFs). Sind Sie bereit? Gestalten wir gemeinsam die Finanzwelt der Zukunft! Was wir bieten? Ein modernes Arbeitsumfeld. Wir fördern Zusammenhalt genauso wie individuelle Entwicklungsmöglichkeiten für die persönliche Karriere. Denn alle unsere Mitarbeitenden bringen ihre Kreativität, Leidenschaft, Persönlichkeit und ihr Know-how ein – und das macht uns zu dem, was wir sind.

In Zusammenarbeit mit der Deka bietet der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik an der Universität Freiburg (Prof. Dr. Dirk Neumann) eine Promotionsstelle im Bereich „Künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement“ an.



Der Arbeitsbeginn ist schnellstmöglich, idealerweise im Dezember 2025/Januar 2026. Die Projektdauer beträgt mindestens zwei Jahre mit der Möglichkeit einer einjährigen Verlängerung.



Sie erwartet:

* Zu Ihren Aufgaben gehört die Entwicklung innovativer KI-Methoden für den Einsatz im Portfoliomanagement.
* Dabei wenden Sie moderne KI Methoden (z.B. Machine Learning, Natural Language Processing) an und implementieren diese, um Portfoliostrategien zu entwickeln und zu verbessern.
* Zudem erforschen und entwickeln Sie neuartige Ansätze im Bereich der KI für den Einsatz im Portfoliomanagement.



Sie bringen mit:

* Sie verfügen über einen gut bis sehr gut abgeschlossenen Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
* Sie interessieren sich für Finanzthemen und Maschinelles Lernen.
* Sie haben Freude an der Lösung analytischer Aufgaben, idealerweise kombiniert mit sehr guten Programmierkenntnissen (z.B. Python).


Zusätzlich haben Sie Interesse an einem oder mehreren der folgenden Themenbereiche:

* Deep Learning für Finanzprognosen und Asset-Allokation
* Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) zur Analyse von Finanzberichten, Nachrichten und sozialen Medien
* Erklärbare KI und vertrauenswürdiges maschinelles Lernen im Finanzwesen
* Generative Modelle (z.B. GANs, Diffusionsmodelle) für Szenarienerstellung und Stresstests
* Kausale Inferenz und kontrafaktisches Denken in Finanzmärkten
* Risikomodellierung mit KI: Value-at-Risk, Expected Shortfall, Tail-Risiken



Der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik an der Universität Freiburg strebt an, seine starke Publikationsbilanz in der Datenwissenschaft und der Literatur zu Entscheidungsunterstützungssystemen weiter auszubauen. Frühere Kolleg:innen des Lehrstuhls haben nach ihrer Promotion renommierte akademische Positionen an Universitäten wie der University of Oxford, ETH Zürich, LMU München, Erasmus University Rotterdam, Münster, Würzburg und Wien sowie in der Industrie übernommen. Einen Überblick über die Forschung und aktuelle Publikationen finden Sie unter: .



Uns ist wichtig, dass alle die gleichen Chancen bei der Deka haben. Wir sind davon überzeugt, dass die Vielfalt unserer Mitarbeitenden und eine inklusive Unternehmenskultur Perspektiven erweitern, Innovationskraft und Kreativität fördern und dazu beitragen, die besten Lösungen für unseren Kundenkreis zu finden. Deshalb fördern wir Diversität und freuen uns über jede Bewerbung – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.



Haben wir Ihr Interesse geweckt? Wir freuen uns auf Ihre Onlinebewerbung! Bitte beachten Sie, dass wir aus datenschutzrechtlichen Gründen keine Bewerbungen oder zusätzlichen Unterlagen per Mail annehmen dürfen. Vielen Dank für Ihr Verständnis.

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