مهندس كمي أول

المسمى الوظيفي: مهندس كمي أول - استراتيجيات منهجية

الموقع: مومباي الجديدة أو دلهي

الوردية: المملكة المتحدة

الدور: كمهندس كمي أول، ستقوم بتصميم وتنفيذ وصيانة بنية البيانات والأنظمة التي تدعم محافظ Morningstar للاستراتيجيات المنهجية. من المتوقع أن تعمل عن كثب مع مديري المحافظ والباحثين والمطورين للمساعدة في بناء وتوسيع وتحسين البنية التحتية التي تدعم البحث الكمي وإدارة الاستثمار.

يجب أن تفهم تفاصيل البيانات وتحضرها للاستخدام، وسيتيح لك عملك اليومي مع الباحثين ومديري المحافظ تسهيل البحث والتصميم ونشر الاستراتيجيات الكمية.
هذه الوظيفة مثالية لشخص يزدهر عند تقاطع هندسة البيانات وهندسة السحابة والأنظمة المالية. البيانات والبحث هما الركيزتان الرئيسيتان للدور الذي يتطلب مهارات تقنية قوية وراحة مع تكنولوجيا السحابة.

المسؤوليات::

• تصميم وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع لمجموعات البيانات المالية والبديلة باستخدام PySpark وAWS

  
  

• تصميم وإدارة البنية التحتية السحابية (AWS EMR، S3، Glue، Lambda، ECS) لدعم البحث الكمي والإنتاج

  
  

• التعاون مع الباحثين الكميين ومديري المحافظ لتشغيل سير العمل للبيانات ودعم نشر النماذج

  
  

• تطوير ودعم لوحات المعلومات التفاعلية والأدوات الداخلية لتصور صحة خطوط البيانات وأداء النظام ومقاييس جودة البيانات لفرق الكمية

  
  

• بناء وصيانة الأدوات والمنصات للاختبار العكسي والمحاكاة والتحليلات.

  
  

• تحسين الأنظمة من حيث الأداء والموثوقية وكفاءة التكلفة عبر موارد الحوسبة والتخزين

  
  

• تنفيذ عمليات حوكمة البيانات والجودة والنسب للبيئات البحثية ذات النزاهة العالية

  
  

• أتمتة سير العمل التشغيلي وضمان CI/CD للأنظمة الكمية

  
  

المتطلبات::

• درجة بكاليوس أو ماجستير في تخصص كمي أو مالي أو هندسي.

  
  

• خبرة 5 سنوات أو أكثر في دور مهندس كمي / مهندس بيانات / مهندس منصة في فريق معالجة بيانات الاستثمار

  
  

• خبرة في Python، مع معرفة قوية بـ PySpark ومعالجة البيانات الموزعة

  
  

• خبرة عملية مع خدمات AWS (EMR، S3، Glue، Lambda، ECS، CloudWatch)

  
  

• إلمام بتغذيات بيانات السوق ومجموعات البيانات المالية مثل FactSet وBloomberg وCompustat

  
  

• فهم قوي لهندسة البيانات، تنسيقات التخزين (Parquet، Delta)، وضبط أداء Spark

  
  

• إجادة تطوير لوحات المعلومات التفاعلية باستخدام أدوات مثل Tableau/PowerBI/Quicksight لمراقبة أداء المحفظة

  
  

• خبرة مع أدوات التنسيق مثل Step function/Airflow والتعبئة باستخدام Docker

  
  

• الراحة في العمل ضمن فرق Agile مع Git وCI/CD والبنية التحتية ككود (Terraform، CloudFormation)

  
  

• معرفة بـ SQL ومحركات الاستعلام الموزعة (مثل Athena)

  
  

• تعرض لـ Axioma أو منصات مخاطر المحفظة والتحسين المعادلة (مثل MSCI Barra، Bloomberg PORT، PyPortfolioOpt) لدعم نمذجة المخاطر، وبناء المحفظة، وسير عمل نسبة الأداء

  
  

• معرفة في مجالات منهجية Agile، التعلم الآلي، والتحسين تعتبر ميزة

  
  

مهارات إضافية:

• فهم قوي للتقارير المالية مثل العوائد/نسبة العوامل/مقاييس المخاطر

  
  

• تعرض للأسواق المالية أو بيئات البحث الكمي.

  
  

• إلمام باستراتيجيات تحسين التكلفة في بيئات السحابة.

  
  

• خبرة مع أطر إدخال البيانات في الوقت الحقيقي (مثل Kafka، Kinesis)

  
  

Morningstar هي صاحب عمل يتيح الفرص المتساوية.

يوفر بيئة العمل الهجينة في Morningstar الفرصة للتعاون شخصيًا كل أسبوع حيث وجدنا أننا في أفضل حالاتنا عندما نكون معًا بشكل منتظم. في معظم مواقعنا، نموذج العمل الهجين لدينا هو أربعة أيام في المكتب كل أسبوع. تتوفر مجموعة من المزايا الأخرى لتعزيز المرونة مع تغير الاحتياجات. بغض النظر عن مكانك، سيكون لديك الأدوات والموارد للتفاعل بشكل هادف مع زملائك العالميين.