Job Description

Du hast kurzlich 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 fullen?
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 Personlichkeit fur unser Traineeprogramm Focus Asset Management im Bereich Aktien mit Vertiefung Systematic Strategies. Die Einsatze wahrend des 18-monatigen Programms gestalten wir vielseitig und individuell mit Fokus auf quantitative Aktienstrategien, Machine Learning und Aktien Portfoliomanagement. Selbstverstandlich sind weitere Einsatze 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 Durchfuhrung 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 Ubernahme 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 Verstandnis der zugrunde liegenden mathematischen Konzepte Sehr gute Programmierkenntnisse, u.a. in Python und SQL Ausgepragte analytische und konzeptionelle Fahigkeiten verbunden mit einer exakten, selbststandigen und strukturierten Arbeitsweise Grundkenntnisse im Aktien- und Finanzbereich von Vorteil Starke Kommunikations- und Ausdrucksfahigkeit 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 personlich und umfassend Viel Spass und tolle Kolleginnen und Kollegen - denn ohne dies ist eine Ausbildung nur halb so schon 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 Arbeitsatmosphare, welche dir Raum fur deine Entwicklung bietet Zukunftsgerichtete Ausbildung mit spannenden Einstiegsfunktionen innerhalb der Zurcher Kantonalbank * Unsere Young Talents liegen uns am Herzen und deshalb fordern wir dich aktiv