Portfolio Manager

Über Millennium
Millennium ist eine globale, diversifizierte alternative Investmentgesellschaft, die 1989 gegründet wurde. Definiert durch Evolution, Innovation und Fokus, ist es die Mission von Millennium, Ergebnisse für unsere Anleger zu liefern. Unsere Mitarbeiter werden sowohl mit Unabhängigkeit als auch mit Unterstützung ausgestattet: die Autonomie, Ideen mit Überzeugung zu verfolgen, und die Unterstützung eines globalen Netzwerks, das sich der Zusammenarbeit, einem disziplinierten Risikomanagement und kontinuierlichem Lernen verpflichtet fühlt. Mit Möglichkeiten, Fachwissen zu vertiefen und die Entwicklung zu beschleunigen, ist das Talent bei Millennium darauf ausgerichtet, sich anzupassen, sich weiterzuentwickeln und im Laufe der Zeit eine dauerhafte Wirkung zu erzielen. Entdecken Sie, wie transformatives Wachstum die Wirkung beschleunigt.

Arbeitgeber: MCP (Switzerland) GmbH
Jobtitel: Portfolio Manager
Arbeitsort: Zug, Switzerland

Lernen Sie das Team kennen
Wir suchen einen Portfolio Manager, um Risiken zu verwalten und Renditen zu erwirtschaften, während modernste Machine Learning- und Agentic-AI-Lösungen in unseren Quantitative Trading Abteilungen eingesetzt werden. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle zwischen Portfoliomanagement und Künstlicher Intelligenz und erfordert das aktive Engagement mit autonomen kognitiven Systemen zur Strategieentwicklung.

Was Sie tun werden

• Fokus auf Machine Learning und agentic Systeme zur Verwaltung eines Live-Trading-Buches, während Sie mit kognitiven Reasoning-Architekturen arbeiten, die es autonomen Systemen ermöglichen, komplexe Finanzprobleme zu lösen und mehrstufige Lösungen zu erarbeiten.
• Nutzung und Interaktion mit agentic Systemen, einschließlich Planungsalgorithmen, Speicherarchitekturen, Reflexionsmechanismen und kollaborativen Reasoning-Mustern, die die autonome Entscheidungsfindung in quantitativen Handelsumgebungen unterstützen.
• Feinabstimmung von Hyperparametern genetischer Algorithmen zur Optimierung der adaptiven Systemleistung und Entscheidungsqualität sowie Beitrag zur Entwicklung von Deep-Learning-Modellen für die PM-Modellschicht und maßgeschneiderte agentic Workflows.
• Verantwortlich für das Portfoliomanagement: Risiken eingehen, P&L verwalten und Handelsentscheidungen innerhalb definierter Risikoparameter treffen, während Sie Fachwissen in Prinzipien des quantitativen Portfoliomanagements entwickeln.
• Nutzung von agentic Systemen durch den Einsatz und die Arbeit mit kognitiven Reasoning-Systemen für quantitative Modellierungsprobleme unter Nutzung von Planungs-, Tool-Use-, Memory-, Reflexions- und Kollaborationsfähigkeiten.
• Beitrag zum Aufbau von Machine Learning Modellen für Anwendungen der PM-Modellschicht, die spezifisch auf Portfoliomanagement-Ziele zugeschnitten sind.
• Aufbau und Anpassung von agentic Workflows und Tools, die auf die Bedürfnisse des Portfoliomanagements und spezifische Handelsstrategien zugeschnitten sind.
• Durchführung von Human-in-the-loop-Entscheidungen und -Prüfungen, um sicherzustellen, dass die gehandelten Strategien den Quant-Trading-Akzeptanzkriterien entsprechen.

Diese Position kombiniert Portfoliomanagement mit modernster agentic AI Technologie. Ihre Arbeit wird direkten Einfluss haben auf:

• Research-to-Production-Zyklen für quantitative Strategien
• Komplexe, mehrstufige Finanz-Workflows durch autonome Systeme
• Verbesserte Entscheidungsfindung durch Mensch-KI-Kollaboration

Was Sie mitbringen

• Master oder Abschluss in einem quantitativen Bereich (Informatik, Mathematik, Physik, Statistik, Ingenieurwesen oder eine verwandte Disziplin)
• Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Python-basierten Entwicklung, einschließlich der Entwicklung von Machine Learning Modellen.
• Erfahrung im Aufbau von agentic AI Frameworks.
• Tiefgehende Kenntnisse der Kernfähigkeiten von agentic Systemen: Planung, Tool-Use, Memory, Reflexion und Kollaboration.
• Erfahrung in der Anwendung genetischer Algorithmus-Methodologien zur Entwicklung adaptiver Systeme, die sich durch Selektion, Crossover, Mutation und fitnessbasierte Optimierung weiterentwickeln und verbessern.
• Erfahrung in der Anpassung von Hyperparametern und der Optimierung von Trainingsprozessen für genetische Algorithmen.
• Vertrautheit mit Finanzmärkten und die Bereitschaft, die Disziplin des Portfoliomanagements zu erlernen, einschließlich P&L-Verantwortung und Risikomanagement.

Bewerben Sie sich unter: [ ](< >) j4id10457725jm j4it1044jm j4iy26jm