Portfolio Manager

À propos de Millennium
Millennium est une société d'investissement alternatif mondiale et diversifiée, fondée en 1989. Définie par l'évolution, l'innovation et la concentration, la mission de Millennium est d'obtenir des résultats pour nos investisseurs.
Nos collaborateurs bénéficient à la fois d'indépendance et de soutien : l'autonomie nécessaire pour poursuivre des idées avec conviction et l'appui d'un réseau mondial engagé dans la collaboration, la gestion disciplinée des risques et l'apprentissage continu. Avec des opportunités d'approfondir l'expertise et d'accélérer le développement, les talents chez Millennium sont équipés pour s'adapter, évoluer et construire un impact durable au fil du temps. Découvrez comment une croissance transformative accélère l'impact.

•Employeur : MCP (Switzerland) GmbH
•Intitulé du poste : Portfolio Manager
•Lieu de travail : Zug, Switzerland

Rencontrez l'équipe
Nous recherchons un Portfolio Manager pour gérer les risques et générer des rendements tout en utilisant des solutions de machine learning et d'IA agentique de pointe au sein de nos divisions Quantitative Trading. Ce rôle se situe à l'intersection de la Gestion de Portefeuille et de l'Intelligence Artificielle, nécessitant un engagement actif avec des systèmes cognitifs autonomes pour le développement de stratégies.

Ce que vous ferez
•Se concentrer sur le machine learning et les systèmes agentiques pour gérer un carnet de trading en direct tout en travaillant avec des architectures de raisonnement cognitif qui permettent à des systèmes autonomes de résoudre des problèmes financiers complexes et de raisonner via des solutions à étapes multiples.
•Utiliser et interagir avec des systèmes agentiques, y compris des algorithmes de planification, des architectures de mémoire, des mécanismes de réflexion et des modèles de raisonnement collaboratif qui soutiennent la prise de décision autonome dans des environnements de trading quantitatif.
•Ajuster les hyperparamètres des algorithmes génétiques pour optimiser la performance des systèmes adaptatifs, la qualité de la prise de décision, et contribuer au développement de modèles de deep learning pour la couche de modèle PM et les flux de travail agentiques personnalisés.
•Responsable de la gestion de portefeuille : prendre des risques, gérer le P&L et prendre des décisions de trading dans des paramètres de risque définis tout en développant une expertise dans les principes de gestion de portefeuille quantitative.
•Utiliser des systèmes agentiques, en déployant et en travaillant avec des systèmes de raisonnement cognitif pour des problèmes de modélisation quantitative, en tirant parti des capacités de planification, d'utilisation d'outils, de mémoire, de réflexion et de collaboration.
•Contribuer à la construction de modèles de machine learning pour les applications de la couche de modèle PM spécifiques aux objectifs de gestion de portefeuille.
•Construire et personnaliser des flux de travail et des outils agentiques adaptés aux besoins de la gestion de portefeuille et aux stratégies de trading spécifiques.
•Exécuter des décisions et des vérifications de type "human-in-the-loop" pour s'assurer que les stratégies tradées répondent aux critères d'acceptation du trading quantitatif.

Ce poste combine la gestion de portefeuille avec une technologie d'IA agentique de pointe. Votre travail aura un impact direct sur :

•Les cycles de la recherche à la production pour les stratégies quantitatives
•Les flux de travail financiers complexes et multi-étapes via des systèmes autonomes
•Une prise de décision améliorée grâce à la collaboration humain-IA

Ce que vous apportez
•Master ou Doctorat dans un domaine quantitatif (Informatique, Mathématiques, Physique, Statistiques, Ingénierie ou discipline connexe)
•Minimum 10 ans d'expérience avec le développement basé sur Python, incluant le développement de modèles de machine learning.
•Expérience dans la construction de frameworks d'IA agentique.
•Connaissance approfondie des capacités fondamentales des systèmes agentiques : planification, utilisation d'outils, mémoire, réflexion et collaboration.
•Expérience de l'application des méthodologies d'algorithmes génétiques pour développer des systèmes adaptatifs qui évoluent et s'améliorent par sélection, croisement, mutation et optimisation basée sur le fitness.
•Expérience dans l'ajustement des hyperparamètres et le réglage des processus d'entraînement pour les algorithmes génétiques.
•Familiarité avec les marchés financiers et volonté d'apprendre la discipline de la gestion de portefeuille, y compris la responsabilité du P&L et la gestion des risques.