Data Scientist im Geldmarkt und Devisenhandel

Erarbeiten von evidenzbasierten Entscheidungsgrundlagen zur bestmöglichen Umsetzung der Geldpolitik unter Verwendung moderner empirischer Methoden (Ökonometrie/Statistik sowie Machine Learning) und umfangreicher Hochfrequenzdaten wie auch alternativer Daten; Leitung von bzw. Mitarbeit in Modellierungs-, Analyse- und Infrastrukturprojekten unter Anwendung von Data Science-Methoden und -Technologien, Verantwortung für die resultierenden Produkte; Operative Umsetzung der Geldpolitik an den Märkten sowie Pflege und Weiterentwicklung der dazu verwendeten Systeme.

Die Organisationseinheit Technologie und Data Science im Bereich Geldmarkt und Devisenhandel stellt quantitative Lösungen und vertiefte Analysen als Entscheidungsgrundlagen für die Umsetzung der Geldpolitik an den Finanzmärkten bereit. Hierbei liegt ein Fokus auf der Anwendung von Machine Learning und der Verarbeitung von alternativen Daten, welche den Einsatz von herkömmlichen statistischen und ökonometrischen Verfahren ergänzen. Wir sind agil organisiert und erbringen unsere Leistungen gemeinsam als Team in enger Zusammenarbeit mit den Organisationseinheiten Handel und Marktanalysen sowie der Informatik. Als Team legen wir grossen Wert auf eine offene und wertschätzende Zusammenarbeit und vielfältige Perspektiven.

• Abgeschlossenes Master- oder Ph.D.-Studium mit quantitativer/empirischer Ausrichtung (bspw. Economics, Quantitative Finance, Statistik);

• lnteresse an Finanzmärkten, Technologie und der praktischen Umsetzung der Geldpolitik;

• Gute Programmierkenntnisse inkl. gängiger ML-Frameworks und Data Science-Libraries in Python sowie hohe Motivation, neue Methoden und Technologien zu erlernen;

• Ausgeprägte Teamorientierung, Eigeninitiative und Freude an der Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Umfeld;

• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten (mündlich und schriftlich) in Deutsch oder Französisch sowie in Englisch;

• Wohnort in der näheren Umgebung von Zürich aufgrund von planbaren Abendeinsätzen.