JPMorgan Chase & Co.

27.10.2026

Senior Lead Software Engineer - Python

Vereinigtes Königreich

Glasgow, Scotland, United Kingdom

PythonSQLAWS

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Über die Stelle

Wir suchen einen praxisorientierten Python-Entwickler, der bereit ist, seine Karriere auf die nächste Stufe zu heben. Werden Sie Teil eines erstklassigen Teams bei einem der einflussreichsten Unternehmen der Welt.

Als Senior Lead Software Engineer bei JPMorgan Chase im Athena Rates-Plattformteam entwickeln Sie Python-Tools, verbessern die Plattformfähigkeiten und arbeiten eng mit Entwicklern, Quant-Teams und Stakeholdern aus dem Produktionsbereich zusammen. Die Arbeit ist abwechslungsreich und wirkungsvoll: Cloud-Migrationen, Upgrades von Betriebssystemen und Bibliotheken, sicherheitsrelevante Sanierungen, Kapazitätsplanung, Systemhygiene, Datenbankmanagement und die schnelle Lösung von Produktionsproblemen. Sie liefern Änderungen häufig von Anfang bis Ende und koordinieren sich bei Bedarf mit Service-Verantwortlichen, um Ergebnisse zu erzielen. Wir nutzen täglich KI-Tools, um Analysen und Implementierungen zu beschleunigen, und bewegen uns in Richtung einer stärker agentenbasierten Arbeitsweise.

Aufgaben

Entwicklung und Wartung von Python-Tools, Services und Automatisierungen, die die Bereitstellung und den Betrieb der Athena Rates-Plattform unterstützen

Bereitstellung von Plattform-Anleitungen für Entwickler und Quant-Teams, einschließlich der sicheren und effektiven Nutzung der Infrastruktur

Design und Weiterentwicklung von APIs und Schnittstellen zur Unterstützung von Anwendungsintegrationen

Durchführung von Kapazitätsplanungen und Leistungsanalysen sowie Umsetzung der Ergebnisse in konkrete technische Verbesserungen

Durchführung von Modernisierungsarbeiten an Linux- und Cloud-Infrastrukturen, einschließlich Migrationen und Austausch von Komponenten am Ende ihres Lebenszyklus

Planung und Durchführung von Upgrades für Betriebssysteme, Middleware und Bibliotheken mit strenger Änderungsdisziplin und Abstimmung mit den Stakeholdern

Behebung von Problemen bei Zertifikaten, Anmeldeinformationen und Zugriffsberechtigungen durch sichere, wiederholbare Prozesse und Automatisierung

Verbesserung der Plattformhygiene und der Kontrollen (z. B. Umgebungstrennung und Vermeidung unsicherer übergreifender Umgebungsnutzung)

Unterstützung bei Produktionsvorfällen auf Third-Line-Ebene, Bereitstellung schneller Abhilfemaßnahmen und Leitung langfristiger Sanierungsprojekte

Nutzung unternehmensweit zugelassener KI-gestützter Coding-Tools in der Arbeitsumgebung zur Verbesserung der Codequalität, Bereitstellungsgeschwindigkeit und Produktivität (z. B. Codegenerierung/Refactoring, Erstellung von Unit-Tests, Dokumentation), bei gleichzeitiger Validierung der Ergebnisse durch Peer-Reviews, automatisierte Tests und sichere Codierungsstandards

Koordination zwischen mehreren Teams und Komponentenverantwortlichen, um Ergebnisse zu erzielen, wenn Abhängigkeiten außerhalb Ihres direkten Einflussbereichs liegen

Beitrag zum Kostenbewusstsein durch Unterstützung bei der Verwaltung der Infrastrukturnutzung, Budgetüberlegungen und Effizienzmöglichkeiten

Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse

Fundierte Erfahrung in der Python-Softwareentwicklung bei der Bereitstellung von produktionsreifen Tools und Services

Fundierte Kenntnisse in Linux-Systemen, einschließlich der Fehlerbehebung bei Leistung, Prozessen, Services und Netzwerk-Grundlagen

Erfahrung in der Durchführung kontrollierter Änderungen in Produktionsumgebungen (Migrationen, Upgrades, Plattformhygiene, Automatisierung)

Erfahrung in der End-to-End-Diagnose komplexer Produktionsprobleme, einschließlich Stabilisierung und Ursachenbehebung

Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Entwicklern und Produktions-Stakeholdern zur Bereitstellung von Enablement-Tools und klaren Betriebsrichtlinien

Erfahrung im Design oder Support von APIs und Integrationen, die von nachgelagerten Engineering- oder Quant-Teams genutzt werden

Verständnis für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Engineering-Workflows, einschließlich Überlegungen zur Datensensibilität, sicheren Handhabung von Ein-/Ausgaben sowie Einhaltung von Resilienz- und Sicherheitsanforderungen

Praktische Erfahrung mit unternehmensweit zugelassenen KI-gestützten Softwareentwicklungstools in der Arbeitsumgebung (z. B. für Coding, Tests)

Arbeitskenntnisse in SQL und Vertrautheit mit der Integration über mehrere Datentechnologien hinweg (SQL und In-Memory-Muster)

Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein und Problemlösungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, vage Ziele zu übernehmen und zum Abschluss zu bringen

Klare schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern

Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse

Erfahrung bei der Modernisierung von Legacy-Integrationsmechanismen (z. B. Dateiübertragungs-Stacks und Messaging-Komponenten)

Vertrautheit mit Upgrades und Rollout-Strategien für große Red Hat Enterprise Linux-Umgebungen

Erfahrung beim Aufbau von Tools zur Datenbankhygiene und operativen Leitplanken, die in Anwendungs-Workflows integriert sind

Erfahrung bei der Implementierung sicherer Muster für das Credential-Management (z. B. Vault-Migrationen, Automatisierung der Schlüsselrotation)

Erfahrung beim Upgrade von Batch-Scheduling- oder Compute-Grid-Plattformen und zugehörigen Tools

Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur (z. B. AWS) und dem Betrieb hybrider Umgebungen

Nachgewiesene Nutzung von KI-Tools in der täglichen Engineering-Arbeit zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Qualität

Erfahrung in der Leitung von Modernisierungsportfolios mit mehreren Arbeitsströmen, die durch Prioritäten der Cyber-Resilienz vorangetrieben werden

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