Profilbild von Anonymes Profil, Software Architect / Software Engineer / Data Scientist / Data Engineer
nicht verfügbar bis 31.05.2024

Letztes Update: 06.02.2024

Software Architect / Software Engineer / Data Scientist / Data Engineer

Firma: finverse GmbH
Abschluss: Phd, Universitätsabschluss
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher) | spanisch (gut)

Dateianlagen

finverse-Profil-Lang-Jens-Keiner-DE_240124.docx
finverse-Profil-Lang-Jens-Keiner-EN_240124.docx

Skills

- Starker Informatik-Hintergrund.
- Tiefes mathematisches Verständnis und Wissen, speziell numerische Approximationen und schnelle Algorithmen.
- Expertise und Erfahrung mit Machine Learning-Methoden.
- Deep learning, Zeitreihenvorhersage, Natural Language Processing (NLP)
- Expertenwissen in der Softwareentwicklung mit Java, Python, C/C++, R, und weiteren Programmiersprachen.
- Erfahrung in der Entwicklung von hochvolumigen, latenzkritischen Datenlösungen.
- Fullstack-Erfahrung in Desing und Implementierung von Big Data-Lösungen, von Datenakquise, Transformation, Speciherung, bis zum Aufbau von realtime-Analytics-Lösungen.
- Erfahrung mit diversen Entwicklertools und CI/CD-Systemen.

Projekthistorie

06/2023 - 10/2023
Software-Engineering & EAM
E-Mobility Technologieunternehmen (Automobil und Fahrzeugbau, 500-1000 Mitarbeiter)

Aufgaben
  • Entwicklung und Modernisierung interner Django-Anwendungen und Schnittstellen.
  • Automatisierung von CI/CD-Pipelines, Tests und Dokumentation.
  • Analyse und Unterstützung bei der Migration zu einer EAM-Lösung von LeanIX.
  • Support für SAP Business Workflow in einer SAP BTP Cloud-Umgebung.
Technologien
  • SAP: BTP Cloud (AWS), SAP Business Workflow, SAP Fiori
  • Entwicklung: Python, Poetry, Ruff, Django, Pydantic, JavaScript
  • CI/CD: GitLab, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD
Methoden & Team
  • Agiler, Scrum-basierter Entwicklungsprozess
  • Deutsches Team (5 Mitglieder) und deutsche Stakeholder

01/2020 - 03/2023
Solution Architect & Lead Data Scientist, Investment Banking
Privatbank (Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)

Aufgaben
Software-Architektur und -Entwicklung (Java)
  • Konzeption und Umsetzung einer verteilten Applikation zur Erfassung von Marktdatenströmen mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit in Java 17.
  • JVM-Performance-Tuning mit Fokus auf niedriger Latenz, Minimierung von GC-Pausen, Vermeidung von Locks, Kopiervorgängen und Allokationen.
  • Skalierung auf bis zu 60 Pods bei insgesamt minimalem Ressourcen-Anforderungen.
  • Integration mit Order Management System und Algo-Trading-Engine via Kafka und IBM MQ (JMS). Internes Messaging via Aeron.
  • Anbindung von SQL und NoSQL-Datenbanken, insbesondere Mongo DB.
  • Design und Implementierung von REST-Schnittstellen für Administration und Monitoring.
  • Automatisierung von Tests unter Verwendung von JUnit, Mockito und AssertJ.
  • Entwicklung weiterer Java-Microservices und Schnittstellen mit Spring Boot 2/3.
  • Build-Automation mit Maven & Gradle.
Software-Architektur und -Entwicklung (Python)
  • Entwurf einer Analytics-Engine zur Berechnung von Echtzeit-Handelssignalen und -Statistiken, Integration mit Algo-Trading-Engine via IBM MQ.
  • Umsetzung eines limitierten Prototyps in Python, Entwurf einer Java-Architektur, die durch Multithreading und Sharding echte Nebenläufigkeit und Skalierbarkeit ermöglicht.
  • Entwicklung einer REST API zur Bereitstellung von Handelskalendern für diverse Märkte.
  • Entwurf und Umsetzung eines Analytics Stacks für die Batch-Verarbeitung von Markt- und Handelsdaten mit NumPy, Pandas, Polars und Parquet als spaltenorientiertem Dateiformat.
  • Automatisierung von Tests unter Verwendung von pytest.
  • Build-Automation mit Pipenv & Poetry.
Software-Architektur, -Entwicklung (allgemein) & DevOps
  • Entwicklung umfangreicher Unit-, Integrations- und Systemtests.
  • Automatisierung von CI/CD-Pipelines mit Bamboo & Jenkins (JCasC).
  • Automatische Generierung und Bereitstellung versionierter Dokumentation mit MkDocs.
  • Containerisierung mit Docker, Erstellung von Helm Charts, Deployment auf Kubernetes.
  • Einführung eines API-Gateways mit Keycloak als Identity Provider.
  • Anbindung der Keycloak Authorization Services API an das API-Gateway.
  • Keycloak-Konfigurationsmanagement über UI und HTTP API (automatisiert, GitOps).
  • Spezifikation und Einführung einer Monitoring-Lösung mit Prometheus, Grafana & Splunk.
  • Entwurf einer Cloud-Architektur, Bereitstellen von Ressourcen, Management & Monitoring.
  • Entwurf und Dokumentation von Systemarchitekturen.
Machine Learning
  • Entwicklung & Implementierung prädiktiver Modelle für die Prognose von Zeitreihen.
  • Datenanalyse & -aufbereitung, um Integrität und Qualität zu gewährleisten.
  • Feature Engineering/Selection zur Verbesserung der Modellleistung.
  • Kreuzvalidierung und Backtesting, um Robustheit unter verschiedenen Marktbedingungen zu gewährleisten.
  • Zusammenarbeit mit Finanzanalysten und Trading Desks zur Integration von Fachwissen.
  • Vermittlung komplexer Erkenntnisse und Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder.
  • Einführung eines KI-Chatbots (Python) zur Abfrage interner APIs.
  • Explorative Datenanalyse und Prototyping in Jupyter Notebook.
Data Warehouse Architecture & Data Analysis
  • Entwurf und Entwicklung einer Data Warehouse Architektur für Echtzeitströme von Finanzmarkt-/Handelsdaten. Erstellung der Dokumentation von Datenstrukturen.
  • Evaluation von selbstentwickelten und SaaS Data-Lösungen, wie Databricks & Snowflake.
  • Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen, Sicherstellung hoher Zuverlässigkeit für kritische Handelsentscheidungen. Sicherstellung der Einhaltung von Data-Governance-Standards.
  • Einführung einer Data Lakehouse-Lösung zur Unterstützung der Analyse erfasster Daten.
  • Definition und Implementierung komplexer ETL- und Berichterstattungspipelines mit Apache Airflow (Python).
  • Implementierung von Datenaggregations- und Bereinigungsstrategien, Partitionierung, Indizierung zur Optimierung der Abfrageleistung.
  • Komplexe Datenanalyse mit Apache Spark in PySpark und Spark SQL.
  • Spezifikation & Implementierung von KPIs zur Steuerung von Trading-Algorithmen.
  • Konzeption von dimensionalen Datenmodellen zur Unterstützung von BI und Reporting-Anforderungen.
Business Intelligence
  • Einführung von Qlik Sense als BI-/Reporting-Lösung für die Abteilung Investmentbanking.
  • Einrichtung automatisierter Berichtsprozesse über Qlik NPrinting.
  • Erstellung von Dashboards in Qlik Sense und Visualisierungen mit Matplotlib, Plotly, Bokeh.
Technologien
  • Python-Entwicklung: Python 3.8+, Pandas, Polars, FastAPI, Connexion
  • Java-Entwicklung: Java 17, Spring Boot 2/3, JPA, Hibernate, JMS, Lombok
  • IDE: PyCharm, IntelliJ, VS Code
  • Datenbanken: Oracle, PostgreSQL, MongoDB, InfluxDB, QuestDB
  • Messaging: IBM MQ, Apache Kafka, Protobuf, Aeron, Websockets.
  • Analytics: PySpark, Spark SQL, Databricks
  • Monitoring: Prometheus, Grafana, Splunk.
  • BI und Reporting: Qlik View, Qlik Sense, Qlik Nprinting, Matplotlib, Plotly, Bokeh
  • Dokumentation: AsciiDoc, MkDocs, Confluence
  • ETL: Apache Airflow, Pandas, Polars, Parquet
  • ML: TensorFlow, Keras, Scikit-learn, MLflow, Rasa
  • Tests: Junit, Mockito, AssertJ, Pytest, Postman
  • API: Kong, APISIX, Keycloak, OpenAPI
  • CI/CD: Bitbucket, Jenkins, Bamboo, ArgoCD, Gradle, SonarQube
  • DevOps/Infrastruktur: Docker, Kubernetes, Helm, Terraform
  • Cloud: Microsoft Azure ML, Databricks, diverse AWS-Dienste
Methoden & Team
  • Entwicklungsprozess nach Scrum, Kanban für Tagesgeschäft, SAFe
  • Internationales Team (6 Mitglieder) und internationale Stakeholder

01/2017 - 12/2019
Entwicklung einer Trading-Engine
Privatbank (Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)

Aufgaben
  • Leitender Software-Architekt für eine Algo-Trading-Engine für automatisierten Aktienhandel.
  • Evaluation verschiedener Programmiersprachen und Ökosysteme, Java, C/C++, Rust, Go.
  • Entwurf und Implementierung des Backends in Java, sowie des Web-Frontends in TypeScript/React.
  • Implementierung eines View-Servers als Bindeglied zwischen Backend und Frontend.
  • Kommunikation zwischen Backend und Frontend via Kafka.
  • Design des Backends als flexible Zusammenstellung verschiedener Module (Threads), wie die verschiedene IO-Aufgaben oder die Ausführung von Handelsalgorithmen übernehmen.
  • Koordination der Threads durch Lock-freien zentralen Ringbuffer (LMAX Disruptor).
  • JVM-Performance-Optimierung, Microbenchmarks mit JMH.
  • Online-Codegenerierung mit ASM für kritischen (De-)Serialisierungs-Code.
  • Implementierung von Schnittstellen-Modulen zu Order Management System (FIX), Execution Management System (FIX), Marktdaten-Service (Kryo), Referenzdaten-Service (REST).
  • Entwicklung eines von RxJava inspirierten reaktiven Frameworks zur Algo-Entwicklung.
  • Implementierung diverser Handelsalgorithmen (POV, VWAP, TWAP,…).
  • Entwicklung individueller Algorithmen nach Kundenwunsch.
  • Koordination der Aktivitäten zwischen Entwicklungs-Team und Front Office/Handel.
  • Entwurf und Implementierung eines Simulations- und Backtesting-Frameworks.
  • Entwicklung umfangreicher Unit-, Integrations- und Systemtests.
  • Automatisierung von Unit-Tests unter Verwendung von JUnit, Mockito und AssertJ.
  • Automatisierte Tests der Handelsalgorithmen mit Cucumber und einem selbstentwickelten Börsensimulator.
  • Analyse und Umsetzung der regulatorischen Anforderungen von MiFID II.
  • Migration alter Dashboard-Webseiten von Angular nach React.
  • Data Engineering und Analyse von Markt-/Handelsdatenströmen.
  • Datengetriebene Performance-Analyse der Strategien, Erfassung & Visualisierung von KPIs.
Technologien
  • Backend: Java 11, Lombok, Netty, ASM, JMS, RxJava, LMAX Disruptor, OnixS, Apache Kafka
  • Frontend: JavaScript, TypeScript, Angular 2+, ReactJS, Electron, HTML, CSS
  • IDE: IntelliJ, Eclipse
  • Datenbanken: Oracle, Mongo DB
  • Dokumentation: AsciiDoc, Confluence
  • Tests: JUnit, Cucumber, Jest, Postman
  • CI/CD: Bitbucket, Bamboo, Jenkins, Gradle, Maven, Nexus, Artifactory, SonarQube
  • DevOps/Infrastruktur: Docker, Kubernetes, Helm, Ansible
Methoden & Team
  • Entwicklungsprozess nach Scrum, Kanban für Tagesgeschäft, SAFe
  • Internationales Team (11 Mitglieder) und internationale Stakeholder

03/2013 - 12/2016
Entwicklung von Algorithmen im automatisierten Aktienhandel
Privatbank (Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)

Aufgaben
  • Aufbau einer Suite von Algorithmen für den automatisierten Aktienhandel.
  • Berücksichtigung primärer und sekundärer Handelsplätze.
  • Entwicklung und Optimierung von Standard-Handelsalgorithmen (POV, VWAP, TWAP,…).
  • Backtesting von Algorithmen in verschiedenen Marktszenarien.
  • Spezifikation und Entwicklung neuer Funktionalitäten im Dialog mit Front Office/Handel.
  • Entwicklung einer Applikation zur Erfassung von Marktdaten, sowie zur Batch-Berechnung diverser Statistiken und Zeitreihenvorhersagen in Java 8.
  • Datengetriebene Algo-Performance-Analyse, Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen von Algo-KPIs in R.
Technologien
  • Entwicklung: Java, JPA, Hibernate, RTS Tango (Java-ähnlich)
  • IDE: Eclipse, R Studio, VS Code
  • Visualisierung: R & Shiny, Kibana
  • CI/CD: Bamboo, Jenkins, Maven, Nexus, SonarQube
  • Datenbanken: Oracle, ElasticSearch
Methoden & Team
  • Entwicklungsprozess nach Scrum
  • Internationales Team (6 Mitglieder) und internationale Stakeholder.

04/2012 - 02/2013
Projekte mit Front Arena OMS-Komponenten
Schweizer Kantonalbank (Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)

Aufgaben
  • Bereitstellung neuer FIX-Schnittstellen zu institutionellen Kunden.
  • Konsolidierung und Automatisierung von CI/CD -Prozessen.
Technologien
  • OMS: FrontArena-Komponenten, individualisierte FIX-Schnittstellen
  • CI/CD: PowerShell-Scripting
Methoden & Team
  • Agiler, Scrum-basierter Entwicklungsprozess.
  • Schweizer Team (12 Mitglieder) und Schweizer Stakeholder.

10/2011 - 03/2012
Optimierung einer Front Arena-Plattform
Schweizer Privatkundenbank (Banken und Finanzdienstleistungen, 500-1000 Mitarbeiter)

Aufgaben
  • Optimierung komplexer Berichtsprozesse.
  • Definition, Implementierung und fachliche Validierung von Regressionstests.
Technologienbekan
  • FrontArena: ACM, AEL/Python, ADFL, XML
  • Regressionstests: Python, XML, Excel
Methoden & Team
  • Agiler, Scrum-basierter Entwicklungsprozess.
  • Schweizer Team (10 Mitglieder) und Schweizer Stakeholder.

03/2010 - 09/2011
Upgrade einer Front Arena-Plattform
Schweizer Großbank (Banken und Finanzdienstleistungen, >10.000 Mitarbeiter)

Aufgaben
  • Koordination und Durchführung des Upgrades.
  • Regressionstest aller Berichtsprozesse und internen Bewertungsmodelle.
  • Implementierung von Bewertungsmodellen für verschiedene Finanzprodukte.
Technologien
  • FrontArena: ACM, AEL/Python, ADFL, XML
  • Regressionstests: Python, XML, Excel
Methoden & Team
  • Iterativer Entwicklungsprozess mit täglichen und wöchentlichen Testläufen.
  • Schweizer Team (15 Mitglieder) und Schweizer Stakeholder.

Zertifikate

ISTQB Certified Tester Foundation Level
2024
Modeling Data Warehouse with Data Vault 2.0
2024
Generative AI with Large Language Models
2023
Sustainable Finance Manager
2023
AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C01)
2023
Azure Data Science Associate (DP-100)
2023
Azure Fundamentals (AZ-900)
2023
Power Platform Fundamentals (PL-900)
2023
Specialization Deep Learning
2022
Specialization ML Engineering for Production
2022
CFA Charterholder
2018

Reisebereitschaft

Weltweit verfügbar
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