Vereinigtes Königreich
Nominal
Graham Capital Management, L.P.
Machine Learning Engineer
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
PythonSQLC++
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Über die Stelle
Graham Capital Management, L.P. (gemeinsam mit seinen verbundenen Unternehmen, „Graham“) ist ein alternativer Investmentmanager, der 1994 von Kenneth G. Tropin gegründet wurde.
Graham ist spezialisiert auf diskretionäre und quantitative Makrostrategien und widmet sich der Lieferung starker, unkorrelierter Renditen in einer Vielzahl von Marktumgebungen. Als einer der am längsten etablierten globalen Makro- und Trendfolge-Manager der Branche bleibt Graham der Innovation verpflichtet und entwickelt seine Strategien durch eine robuste Investment-, Technologie- und operative Infrastruktur weiter.
Graham nutzt die Synergien zwischen seinen diskretionären und quantitativen Handelsgeschäften, um eine breite Palette komplementärer Alpha-Strategien anzubieten, die jeweils auf den Prinzipien einer durchdachten Portfolio-Konstruktion, eines aktiven Risikomanagements und eines gezielten Diversifizierungsansatzes basieren.
Graham investiert neben seinen Kunden – darunter globale Institutionen, Stiftungen, Family Offices, Staatsfonds, Investmentmanagement-Berater und qualifizierte Einzelinvestoren – signifikantes Eigenkapital, um die Interessenangleichung über alle Strategien hinweg zu stärken.
Die Grundlage für Grahams Nachhaltigkeit und Erfolg bilden die Erfahrung und die Beiträge seiner Mitarbeiter. Das Unternehmen ist bestrebt, Talente zu fördern, die Vielfalt der Ideen zu ermutigen und die Beiträge aller zu respektieren. Jeder Mitarbeiter trägt im Gegenzug die Verantwortung, die Menschen um ihn herum zu stärken.
Beschreibung
Graham Capital Management, L.P. sucht einen ML Engineer für unser Data Science Team, einen zukunftsorientierten technischen Arm von Graham Capital. Wir konzipieren, entwerfen, prototypisieren und implementieren die Prozesse, die die Quantitative Research- und Discretionary Trading-Teams sowie das gesamte Unternehmen versorgen. Wir sind leidenschaftlich bei dem, was wir tun, und begrüßen jede Gelegenheit, dies zu beweisen.
Die Abteilung Data Science überspannt traditionelle Data Science- und Engineering-Rollen sowie die Anwendung von Machine Learning & KI. Wir arbeiten eng mit Quant Researchers, Portfolio Managern, Operations und Execution zusammen, um unser Angebot kontinuierlich zu verbessern. Jeden Tag arbeiten wir daran, unser Geschäft durch Daten, Technologie und die Erkenntnisse, die wir unseren Stakeholdern liefern, zu transformieren.
Bei Graham Capital versorgen unsere Systeme rund um die Uhr Live-Modelle mit Daten, die Milliarden von Marktdaten-Ticks, einen ständig wachsenden Korpus an Nachrichten und anderen Texten sowie ein breites Spektrum an Finanz- und alternativen Daten umfassen. Unser Ziel ist es, den Forschungsprozess zu unterstützen, indem wir unseren Stakeholdern alle richtigen Bausteine für ihren Erfolg liefern.
Aufgaben
Sie werden Teil eines wachsenden Teams innerhalb von Data Science. Sie arbeiten mit Weltklasse-Talenten zusammen, um innovative Lösungen für einige der interessantesten Probleme auf der Buy-Side zu finden. Sie arbeiten eng mit anderen Bereichen wie Technologie, Quantitative Research und Portfolio Management sowie Risk und Operations zusammen, um Probleme im Zusammenhang mit Daten zu verstehen und letztendlich hochmoderne Lösungen zu entwickeln. Ihr Fokus wird darauf liegen, tief in mehrere Datensätze einzutauchen, um Beziehungen zu verstehen, Zeitreihen- und Prognosemodelle zu entwickeln, Quant-Strategien zu unterstützen und neue Erkenntnisse zu gewinnen sowie modernste machine learning und fortgeschrittene statistische Methoden zu nutzen, um die besten Datenquellen für den Fonds zu produzieren.
Anforderungen
- Hochschulabschluss oder höher in Informatik, Ingenieurwesen, Operations Research oder einem anderen quantitativen Fachgebiet
- 3+ Jahre praktische Erfahrung mit Machine Learning und Statistik auf großen, unstrukturierten Datensätzen
- Fähigkeit, Forschungsergebnisse klar an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren
- Full-stack Erfahrung mit Python (bevorzugt) oder C++, Spark/Scala, SQL oder anderen verteilten Datenverarbeitungstechnologien sowie Erfahrung im komfortablen Erstellen und Bereitstellen von Diensten und Modellen in containerisierten Umgebungen
- Erfahrung mit wissenschaftlichem Rechnen, Statistik, Optimierung, Zeitreihen, Paneldaten usw.
- Komfortables Management mehrerer Projekte zur Lösung unterschiedlicher Probleme in Zusammenarbeit mit mehreren Teams
- Detailorientierte Arbeitsweise
- Verantwortungsbewusstsein für die eigene Arbeit, sowohl selbstständig als auch kollaborativ
Diese Rolle erfordert die tägliche Anwesenheit in unserem Londoner Büro von Montag bis Freitag.
- Erfahrung im Schreiben von Produktionscode für Multi-Client-Systeme, die Modellergebnisse liefern, ist ein großer Pluspunkt
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