LGT ist eine führende internationale Private Banking und Asset Management Gruppe, die sich seit über 100 Jahren im Besitz der Fürstenfamilie von Liechtenstein befindet. Mit rund 600 Mitarbeitenden hat sich die LGT Bank Schweiz als namhafte Schweizer Privatbank etabliert und ist sowohl für vermögende Privatkunden wie auch für Mitarbeitende eine ausgezeichnete Adresse – dies bestätigte im vergangenen Jahr auch das unabhängige Institut «Great Place To Work», welches die LGT Bank Schweiz als einer der besten Arbeitgeber in der Schweiz prämiert hat.

• Sie implementieren, deployen und betreiben quantitative Modelle für Portfolio Construction, Risikomessung, Faktoranalysen und systematische Strategien im produktiven Umfeld.
• Sie konzipieren und pflegen eine skalierbare Python-Infrastruktur für Backtesting, Optimierung und Live Analytics und stellen dabei hohe Standards in Testing und CI/CD sicher.
• Sie überführen Research-Methoden in produktive Systeme – insbesondere in den Bereichen Portfoliooptimierung, Faktor-Risikomodelle und Kovarianzschätzung – unter Einsatz von Bibliotheken wie CVXPY oder Mosek.
• Sie arbeiten eng mit Portfolio Management, Research und IT zusammen, um Research-Ansätze in produktionsreifen, qualitativ hochwertigen Code zu übersetzen.
• Sie pflegen und verbessern die analytische Infrastruktur und die Engineering-Praktiken des Teams kontinuierlich und verfolgen relevante fachliche und technologische Entwicklungen.

• Sie verfügen über einen Master- oder PhD-Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet, beispielsweise Informatik, Mathematik, Statistik, Ingenieurwissenschaften, Physik, Finance oder einem verwandten Bereich.
• Sie bringen mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Quantitative Developer oder Research Engineer mit, idealerweise bei einem Buy-Side Asset Manager, Hedge Fund, QIS Desk oder einem spezialisierten Quant Vendor. Zwingend erforderlich ist Produktionserfahrung in der Implementierung von Modellen für Portfolio Construction, Risiko oder Faktoren.
• Sie verfügen über exzellente Python-Kenntnisse und bringen eine ausgeprägte Production-Engineering-Disziplin mit, insbesondere in den Bereichen Packaging, Testing und CI/CD. Zudem sind Sie versiert im Umgang mit NumPy, pandas, Optimierungspaketen wie CVXPY, Mosek oder SCIP sowie mit SQL und Git.
• Von Vorteil sind Kenntnisse in kompilierten Programmiersprachen wie C++, Rust oder Java, Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP, mit Machine-Learning-Frameworks oder mit Container-Technologien.
• Sie verfügen über ein fundiertes Verständnis von Portfoliotheorie, Faktormodellen, Risikokennzahlen wie VaR, ES und Tracking Error sowie von Multi-Asset-Instrumenten.
• Sie können eine nachweisbare Erfolgsbilanz in der Entwicklung, Implementierung und im Betrieb produktionsreifer quantitativer Systeme in funktionsübergreifenden Teams vorweisen.
• Sie überzeugen mit einer hands-on Mentalität, hoher Detailgenauigkeit und der Fähigkeit, sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Stakeholdern effektiv zu kommunizieren.
• Sie verfügen über fliessende Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Bitte nehmen Sie zur Kenntnis, dass wir für diese Vakanz keine Bewerbungen von Stellenvermittlern berücksichtigen können.

A great place to work – a great place to have impact: Die LGT fördert die Vielfalt ihrer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen. Wir glauben, dass eine inklusive und wertschätzende Unternehmenskultur der Treiber für einen großartigen Arbeitsplatz ist und die Möglichkeit bietet, ein einzigartiges und erfolgreiches Team zu schaffen. Deshalb können unsere Mitarbeitenden auch von vielen zusätzlichen Benefits profitieren.

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Nicole Bider

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