Senior Quantitative Developer – Commodities

Qube Research & Technologies (QRT) est un gestionnaire d'investissement quantitatif et systématique mondial, opérant dans toutes les classes d'actifs liquides à travers le monde. Nous sommes un groupe axé sur la technologie et les données mettant en œuvre une approche scientifique de l'investissement. La combinaison de données, de recherche, de technologie et d'expertise en trading a façonné l'état d'esprit collaboratif de QRT, ce qui nous permet de résoudre les défis les plus complexes. La culture d'innovation de QRT stimule continuellement notre ambition de fournir des rendements de haute qualité à nos investisseurs.

L'équipe :

L'équipe Commodities Front Office Quantitative Development travaille en étroite collaboration avec les chercheurs et les traders de l'ensemble de l'activité Commodities mondiale de QRT. Nous cherchons à renforcer nos capacités technologiques soutenant l'activité Agriculture. L'équipe construit des plateformes de recherche et de trading couvrant les données de marché, alternatives, météorologiques et de télédétection, ainsi que la modélisation quantitative, la gestion des risques, les flux de transactions et l'analyse de performance. Notre stack combine Python pour le calcul quantitatif, l'ingénierie des données et les services backend ; React et TypeScript pour les applications analytiques ; SQL et le stockage cloud-native ; et l'infrastructure AWS gérée par Infrastructure-as-Code.

Votre futur rôle au sein de QRT :

Concevoir, développer, déployer et soutenir des applications cloud-native pour la recherche et le trading de matières premières.

Construire des outils analytiques full-stack utilisant des services backend Python et des front-ends React/TypeScript.

Développer des infrastructures de recherche, y compris des pipelines de données, des frameworks de backtesting, des optimiseurs, des API et des flux de travail de modélisation évolutifs.

Intégrer et traiter des ensembles de données de marché, fondamentaux, météorologiques, géospatiaux, de télédétection et alternatifs.

Aider les chercheurs à faire passer les flux de travail exploratoires vers des systèmes de production fiables.

Maintenir des normes élevées pour la qualité des données, la reproductibilité, la surveillance et l'exactitude point-in-time.

Collaborer avec des chercheurs, des traders, des ingénieurs de données et des équipes d'infrastructure sur plusieurs sites.

Évaluer les technologies modernes et les outils de développement assistés par l'IA lorsqu'ils peuvent améliorer la productivité de la recherche et de l'ingénierie.

Votre ensemble de compétences actuel :

Au moins 5 ans d'expérience professionnelle en développement de logiciels, avec une expertise avancée en Python et de solides bases en ingénierie logicielle et en conception de systèmes.

Solides connaissances des bibliothèques Python numériques et analytiques telles que NumPy, pandas, Polars et xarray.

Expérience dans la construction de services Python, d'API et de pipelines de données de qualité production.

Solide expérience avec React, TypeScript, SQL et les bases de données relationnelles.

Expérience de travail avec des données météorologiques, géospatiales, de télédétection ou d'autres grands ensembles de données scientifiques.

Familiarité avec les technologies et formats de données pertinents, tels que GeoPandas, rasterio, STAC, Zarr, NetCDF, GRIB, Parquet et Arrow.

Expérience de la mise à l'échelle de charges de travail intensives en données ou de calcul utilisant des frameworks tels que Dask, Ray ou Spark.

Expérience pratique du cloud, idéalement avec AWS, incluant Infrastructure-as-Code, les conteneurs et le CI/CD.

Mentalité quantitative forte et capacité à travailler directement avec des chercheurs et des traders, en menant des projets des exigences jusqu'à la production.

Une approche rigoureuse de l'ingénierie, des tests et de la revue de code, y compris lors de l'utilisation d'outils de développement assistés par l'IA.

Les plus :

Expérience en trading de front-office ou en finance quantitative.

Expérience dans les matières premières, particulièrement dans l'Agriculture.

Expérience avec Airflow ou une plateforme d'orchestration similaire.

Solide expérience de l'architecture AWS.

Familiarité avec l'infrastructure de machine learning et les pipelines d'entraînement de modèles.

QRT est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous accueillons la diversité comme un élément essentiel de notre succès. QRT donne aux employés les moyens de travailler ouvertement et respectueusement pour atteindre un succès collectif. En plus de la réussite professionnelle, nous proposons des initiatives et des programmes permettant aux employés de parvenir à un équilibre sain entre vie professionnelle et vie privée.