Tech Lead, Production-Grade Analytics & ML in Genève

Das Advanced Analytics Team ist Teil der Power & Gas Trading IT-Abteilung und entwickelt Softwareprodukte, die fortgeschrittene quantitative Analysen auf europäischen und weltweiten Energiemärkten ermöglichen. Unsere Mission ist es, skalierbare, produktionsreife Anwendungen zu erstellen, die Trader, quantitative Analysten und Marktanalysten bei Prognosen, Optimierungen, Simulationen und Datenanalysen unterstützen.

Als Tech Lead werden Sie technische Führung über die Produktlandschaft der Advanced Analytics bieten. Sie kombinieren praktische Softwareentwicklung mit architektonischem Denken, leiten technische Entscheidungen, fördern Ingenieurexzellenz und arbeiten eng mit quantitativen Stakeholdern zusammen, um hochwertige Analyseplattformen bereitzustellen. Dies ist keine Führungsrolle im Sinne von Personalmanagement. Der Erfolg in dieser Position basiert auf technischer Expertise, Einflussnahme, Mentoring und der Fähigkeit, bewährte Ingenieurpraktiken über mehrere Initiativen hinweg voranzutreiben.

Aktivitäten

• Leiten des technischen Designs und der Implementierung von Softwareprodukten zur Unterstützung von Prognosen, Optimierungen, Simulationen und fortgeschrittenen Analyseanwendungen.
• Vorantreiben der Softwarearchitektur und technischen Entscheidungen in Zusammenarbeit mit Lösungsarchitekten, um Konsistenz, Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit über die Advanced Analytics Landschaft sicherzustellen.
• Enges Zusammenarbeiten mit quantitativen Analysten, Tradern und Geschäftspartnern, um funktionale und technische Anforderungen zu verstehen, herauszufordern und zu verfeinern.
• Übersetzen quantitativer Forschung in zuverlässige, produktionsbereite Softwarelösungen unter Gewährleistung langfristiger Wartbarkeit und Erweiterbarkeit.
• Entwerfen von cloud-nativen Anwendungen gemäß modernen Ingenieurprinzipien und Best Practices für Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Sicherheit und Kostenoptimierung.
• Leiten der Industrialisierung analytischer und maschineller Lernmodelle, um Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit, Überwachung und operative Exzellenz sicherzustellen.
• Beitragen zur Softwareentwicklung, Code-Reviews, technischen Untersuchungen und komplexen Implementierungen.
• Fördern der Ingenieurexzellenz durch Codierungsstandards, automatisierte Tests, CI/CD, Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung.
• Mentoren und Unterstützen von Ingenieuren durch technisches Coaching, architektonische Anleitung und Wissensaustausch, ohne direkte Linienmanagementverantwortung.
• Unterstützen von Produktionssystemen, Troubleshooting komplexer technischer Probleme und Vorantreiben der kontinuierlichen Verbesserung bestehender Anwendungen.

Zusätzlich wird von dem Tech Lead erwartet:

• Technische Entscheidungen vom Lösungsdesign bis zur Produktionsauslieferung zu übernehmen.
• Ingenieurstandards im gesamten Advanced Analytics Team zu etablieren und zu fördern.
• Kurzfristige Lieferziele mit langfristiger architektonischer Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen.
• Fundierte technische Entscheidungen in Umgebungen mit sich entwickelnden Anforderungen und unvollständigen Informationen zu treffen.
• Technische Risiken frühzeitig zu identifizieren und pragmatische, skalierbare Lösungen vorzuschlagen.
• Die Einführung moderner Softwareentwicklungspraktiken und neuer Technologien voranzutreiben, wo sie greifbaren geschäftlichen Nutzen bieten.
• Glaubwürdigkeit sowohl bei Softwareingenieuren als auch bei quantitativen Experten aufzubauen, indem starke Ingenieurfähigkeiten mit einem Verständnis für die Herausforderungen der analytischen Modellierung kombiniert werden.
• Technische Richtung durch Zusammenarbeit, Expertise und Führung zu beeinflussen, anstatt durch formale Autorität.

Kandidatenprofil

Bildung

• Masterabschluss in Informatik, Softwaretechnik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Fachgebiet.

Erfahrung

• Mindestens 6 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen, einschließlich Erfahrung als technischer Leiter oder senior technischer Beitragender bei komplexen Softwareprodukten.
• Erfahrung in der Bereitstellung, dem Betrieb und der Wartung analytischer oder maschineller Lernlösungen in Produktionsumgebungen.
• Erfahrung in agilen Produktteams innerhalb komplexer Unternehmensumgebungen.
• Erfahrung in der Energiewirtschaft, insbesondere in den Strommärkten, wäre von Vorteil.

Technische Fähigkeiten

• Expertenkenntnisse in Python und Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Backend-Anwendungen.
• Starke Erfahrung im Entwerfen cloud-nativer Anwendungen und verteilter Systeme auf AWS.
• Starkes Verständnis von Softwarearchitektur, Entwurfsmustern, API-Design und Systemintegration.
• Erfahrung im Entwerfen von RESTful APIs und ereignisgesteuerten Architekturen.
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungsplattformen einschließlich Kubernetes und ECS.
• Erfahrung in der Implementierung von CI/CD-Pipelines und Infrastruktur als Code.
• Solides Verständnis relationaler Datenbanken, SQL, Datenmodellierung und moderner Datenplattformarchitekturen.
• Praktische Erfahrung mit Databricks, MLflow oder vergleichbaren modernen Daten- und MLOps-Plattformen.
• Starkes Wissen über bewährte Verfahren in der Softwareentwicklung, einschließlich automatisierter Tests, Code-Reviews, Beobachtbarkeit und Produktionssupport.
• Vertrautheit mit Lakehouse-Architekturen und modernen Data Engineering-Praktiken wäre von Vorteil.
• Erfahrung in der Entwicklung moderner Frontend-Anwendungen und Datenvisualisierungstools mit React oder ähnlichen Frameworks wäre ein Plus.

Fähigkeiten

• Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv mit sowohl technischen als auch quantitativen Zielgruppen zu interagieren.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
• Nachgewiesene Fähigkeit, Ingenieure zu mentorieren und technische Führung durch Einflussnahme zu bieten.
• Fähigkeit, effektiv in einer schnelllebigen, kollaborativen und internationalen Umgebung zu arbeiten.
• Starke Verpflichtung zu Ingenieurexzellenz und kontinuierlicher Verbesserung.

Zusätzliche Informationen

• Bevorzugte Qualifikationen umfassen: PhD in Informatik, Mathematik, Physik, Operations Research, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz oder einem anderen quantitativen Fachgebiet.
• Verständnis europäischer Energiesysteme, Strommärkte und quantitativer Handelsabläufe.
• Erfahrung mit Prognosen, Optimierungen, Zeitreihenanalysen oder anderen quantitativen Modellierungstechniken, zusammen mit einem Verständnis der Herausforderungen, die mit der Umsetzung analytischer Modelle in die Produktion verbunden sind.
• Erfahrung im Aufbau datenintensiver oder KI-gestützter Plattformen zur Unterstützung quantitativer Forschung.
• Kenntnisse über MLOps-Best Practices, einschließlich Modelllebenszyklusmanagement, Modellversionierung, Reproduzierbarkeit, Überwachung und Governance.
• Erfahrung mit KI-unterstützten Softwareentwicklungstools (z.B. GitHub Copilot, Claude Code, Codex oder gleichwertig), um die Ingenieureffizienz zu steigern und gleichzeitig hohe Standards der Softwarequalität aufrechtzuerhalten.

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