Senior Big Data KI-Ingenieur für FinTech-Handelsplattform | Remote

Sind Sie ein erfahrener Big Data und KI-Spezialist mit fundiertem Hintergrund in Finanzmathematik und C++-Entwicklung? Unser Unternehmen sucht einen talentierten Senior Big Data KI-Ingenieur (m/w/d), der fortschrittliche algorithmische Handelssysteme konzipiert und optimiert. Diese Position bietet die Möglichkeit, an der Schnittstelle von Finanztechnologie und künstlicher Intelligenz zu arbeiten. Über das Projekt: Unser Kunde entwickelt eine anspruchsvolle Cloud-basierte Plattform im Finanzsektor, die modernste KI- und Big-Data-Technologien einsetzt, um Markttrends zu analysieren und Transaktionen mit außergewöhnlicher Effizienz auszuführen. Das System arbeitet in Echtzeit mit Millisekunden-Latenz und verarbeitet Terabytes an Marktdaten täglich. Ihre Expertise wird entscheidend sein, um die nächste Generation von KI-gestützten Handelslösungen zu entwickeln. Hauptaufgaben: - Konzeption und Implementierung skalierbarer Big-Data-Architekturen zur effizienten Verarbeitung von Finanzmarktdaten mit Apache Hadoop 3.3+, Spark 3.4+ und Kafka 3.5+. - Entwicklung und Training von KI/ML-Modellen für prädiktive Analytik und algorithmische Handelsstrategien mit TensorFlow 2.14+ und PyTorch 2.1+. - Aufbau leistungsstarker Datenpipelines mit niedriger Latenz unter Verwendung von C++20 und modernen Big-Data-Technologien. - Optimierung von Algorithmen für Echtzeit-Marktdatenanalyse und Entscheidungsunterstützung im Hochfrequenzhandel. - Implementierung robuster Überwachungs- und Testframeworks zur Gewährleistung der Systemzuverlässigkeit und Verfügbarkeit von 99,99%. - Zusammenarbeit mit quantitativen Analysten zur Umsetzung komplexer mathematischer Modelle in hocheffizienten, skalierbaren Code. - Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen auf verschiedenen Cloud-Plattformen wie AWS SageMaker, Google Vertex AI und Azure Machine Learning. - Erforschung und Integration aufkommender KI-Technologien wie Reinforcement Learning und Deep Learning für verbesserte Marktprognosen. - Teilnahme an Code-Reviews und Einhaltung hoher Standards für Codequalität, Dokumentation und Testabdeckung. - Schnelle und effektive Fehlerbehebung bei komplexen Problemen in verteilten Rechenumgebungen mit minimaler Auswirkung auf Handelssysteme. Erforderliche Qualifikationen: - Bachelor- oder Master-Abschluss in Finanzmathematik, Quantitative Finance, Informatik oder einem verwandten Bereich. - Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Big-Data-Technologien und praktischen Anwendungen künstlicher Intelligenz. - Ausgeprägte C++-Programmierkenntnisse mit Expertise in Leistungsoptimierung (C++17/C++20) und Kenntnisse moderner C++-Features. - Nachgewiesene Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Apache Hadoop, Spark, Flink und Kafka in Produktionsumgebungen. - Fundierte Kenntnisse in KI/ML-Bibliotheken einschließlich TensorFlow, PyTorch, scikit-learn und MLlib mit praktischer Anwendungserfahrung. - Umfassende Erfahrung mit mindestens einer der führenden Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure) und deren ML-Diensten. - Fundiertes Verständnis von Datenstrukturen, Algorithmen und Berechnungskomplexität für hochperformante Anwendungen. - Nachweisbare Kenntnisse in verteilten Systemen und Prinzipien des parallelen Rechnens für Hochlast-Anwendungen. - Vertrautheit mit Finanzmärkten, Handelssystemen, Marktdaten-Feeds und gängigen Finanzinstrumenten. - Praktische Erfahrung mit Zeitreihenanalyse, ARIMA-Modellen und modernen prädiktiven Modellierungstechniken für Finanzdaten. - Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und akribische Detailorientierung in kritischen Systemumgebungen. Wünschenswert: - Promotion in maschinellem Lernen, Financial Engineering, Computational Finance oder verwandten Bereichen. - Vorherige Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeit-Handelsanwendungen oder Hochfrequenzhandelssystemen im Produktionseinsatz. - Kenntnisse über MiFID II, GDPR und andere regulatorische Anforderungen in der Finanztechnologie. - Praktische Erfahrung mit GPU-Beschleunigung für Machine-Learning-Workloads mit CUDA oder ähnlichen Technologien. - Fundierte Kenntnisse in Containerisierungstechnologien wie Docker und Kubernetes für ML-Deployments. - Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Redis für Hochgeschwindigkeits-Datenzugriff. - Beiträge zu Open-Source-Projekten im Bereich Big Data, KI oder quantitative Finance. - Veröffentlichungen in relevanten akademischen oder Branchenjournalen zum Thema Finanztechnologie oder KI. Warum Sie zu uns kommen sollten: Arbeiten Sie mit einem zukunftsorientierten Team an der Schnittstelle von Finanzen und modernster Technologie. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Remote-Arbeitsmöglichkeiten und kontinuierliche Weiterbildung in neuesten Technologien. Sie werden anspruchsvolle Probleme lösen, die das globale Finanzökosystem beeinflussen, während Sie in einer kollaborativen Umgebung arbeiten, die Innovation und berufliches Wachstum fördert.