Auf einen Blick
Senior Quant entwickelt Fraud-Detection-Systeme für FX/Multi-Asset Trading. Python erforderlich. 3+ Jahre Quant/Trading Risk Erfahrung. Hands-on Individual Contributor Rolle.
💰 ~$140.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- 3+ Jahre Quant oder Trading Risk Erfahrung
- Python Proficiency obligatorisch
- Production-Grade Tools Entwicklung
- Financial Trading Produkte Verstaendnis
Machine Learning
Python
SQL
Gehalt geschätzt anhand Senior Quantitative Analyst in FinTech; 3+ Jahren Erfahrung; Machine Learning + Trading Risk Fokus. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Quantitative Analysts
- Machine Learning Engineers mit Finance Background
- Trading Risk Specialists
- Data Scientists in FinTech
🚫 Weniger geeignet
- Entry-level Quants ohne Production Experience
- Personen ohne Python-Proficiency
- Pure Data Analysts ohne Systems-Thinking
💡 Gut zu wissen
- Hands-on individual contributor role - kein Management
- Report direkt dem Head of Risk
- Hoher Autonomie-Grad mit minimalem Oversight
- SQL und A/B-Book Modelle sind Vorteil
Über das Unternehmen
Zeal Group ist ein global anerkanntes FinTech mit 700+ Professionellen über mehrere Kontinente. Traze ist die Tochtermarke, die Multi-Asset-Handelslösungen bietet.
Deine Aufgaben
- Backend-Infrastruktur und Monitoring-Tools für Fraud-Detection designen und entwickeln
- Toxic Flow, Latency Arbitrage und abusive Trading Muster identifizieren
- Verdächtige Trading-Aktivitäten untersuchen und klassifizieren
- Clients für A-Book/B-Book Decisioning klassifizieren
- End-to-End Delivery: von Datenextraktion bis Production Deployment
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre Erfahrung in Quant/Trading oder FX/CFD Brokerage in quantitativer/Risk-Rolle
- Proficient in Python (obligatorisch)
- Nachgewiesene Erfahrung mit Production-Grade Tools und Systemen
- Data Science Projekte, idealerweise End-to-End getrieben
- Tiefe Kenntnis von Financial Trading Produkten und Execution Mechanics
