Du hast kürzlich dein Masterstudiengang abgeschlossen oder stehst kurz vor deinem Abschluss? Du bist auf der Suche nach einer einmaligen Chance, in die Berufswelt im Asset Management einzutauchen und den Rucksack mit Praxiserfahrungen zu füllen?
Dann entdecke jetzt deine Chance – wir suchen dich als motivierten Trainee Focus Asset Management im Bereich Aktien mit Vertiefung Systematic Strategies.
Das Systematic Strategies Team entwickelt systematische Aktienstrategien – von regelbasierten Multifaktormodellen bis hin zu Machine-Learning-Modellen – und setzt diese in Fonds und Mandaten um.
Wir investieren viel in die Entwicklung unserer rund 400 Young Talents und freuen uns auf eine talentierte und leistungsstarke Persönlichkeit für unser Traineeprogramm Focus Asset Management im Bereich Aktien mit Vertiefung Systematic Strategies. Die Einsätze während des 18-monatigen Programms gestalten wir vielseitig und individuell mit Fokus auf quantitative Aktienstrategien, Machine Learning und Aktien Portfoliomanagement. Selbstverständlich sind weitere Einsätze zur Erweiterung des Know-hows in themennahen Bereichen geplant. Weitere Informationen zu unserem Hochschultrainee-Programm Focus findest du
hier.
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage von Aktienrenditen auf Basis modernster Algorithmen zur Zeitreihenanalyse multivariater Finanzmarktdaten
- Durchführung von Explainable-AI-Analysen mit dem Ziel, die Renditeprognosen der ML-Algorithmen transparent und nachvollziehbar zu machen
- Empirische Analyse von Finanzmarktdaten und darauf aufbauende Entwicklung quantitativer Aktienstrategien (Behavioral-Finance- und trendbasierte Modelle)
- Mitarbeit bei Analysen rund um das Thema Aktien und bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung unseres Equity-Analytics-Tools
- Übernahme von Aufgaben im Bereich des Portfoliomanagements von Aktienfonds und Mandaten
Dein Profil
- Sehr guter Master-Abschluss in einer naturwissenschaftlichen Disziplin (Mathematik/Statistik, Informatik, Physik) oder in Oekonometrie / Quant Finance
- Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning sowie ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden mathematischen Konzepte
- Sehr gute Programmierkenntnisse, u.a. in Python und SQL
- Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten verbunden mit einer exakten, selbstständigen und strukturierten Arbeitsweise
- Grundkenntnisse im Aktien- und Finanzbereich von Vorteil
- Starke Kommunikations- und Ausdrucksfähigkeit
- Sehr gute Englischkenntnisse und Deutschkenntnisse (mind. Niveau B2)
Unser Angebot
- Wir offerieren dir einen umfassenden Einblick in die Welt des Assets Managements einer erfolgreichen Bank
- Erfahrene und motivierte Mentoren begleiten dich persönlich und umfassend
- Viel Spass und tolle Kolleginnen und Kollegen – denn ohne dies ist eine Ausbildung nur halb so schön
- Interessante und offene Teams, die sich auf die Zusammenarbeit mit dir freuen
- Als Teil unserer Trainee-Community wirst du an Social- und Fach-Events viel erleben
- Inspirierende Arbeitsatmosphäre, welche dir Raum für deine Entwicklung bietet
- Zukunftsgerichtete Ausbildung mit spannenden Einstiegsfunktionen innerhalb der Zürcher Kantonalbank
- Unsere Young Talents liegen uns am Herzen und deshalb fördern wir dich aktiv