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  "job_description": "Projektbeschreibung\n\nIm Projekt \"Quant Innovation\" liegt der Schwerpunkt auf dem strategischen Ausbau einer „KI-Portfolioinfrastruktur“, in der künftig klassische Finanzmodelle mit KI-Modellen kombiniert werden. Dazu gehört hier auch die Weiterentwicklung einer Factor-Suite als Basis für Research und Adhoc-Anfragen sowie dem Aufbau des entsprechenden Basismoduls für Risikomodelle bis hin zu der Datenversorgung mit börsentäglichen Aktualisierungs- und Prüfprozessen.\n\nBerater Nr. 1 (NLP):\n\nProjektzeitraum: 01.04. - 31.07.2026\n\nLeistungsbeschreibung:\n• Optimierung der Datenbezugs- und -verarbeitungspipeline von unstrukturierten Textdaten zur Generierung von quantitativen Investmentsignalen\n• Ausbau des Unit-Testing für kritische Prozesskomponenten\n• Update und Sicherstellung, dass Pythondependencies auf verschiedenen Betriebssystemen läuft\n\nBerater Nr. 2 (Machine Learning / ML):\n\nProjektzeitraum: 01.07. - 31.10.2026\n\nLeistungsbeschreibung:\n• Erweiterung der proprietären Machine Learning Pipeline um Deep Learning Komponenten (Pytorch) für die Zeitreihenanalyse.\n• Steigerung der Performanz, u.a. via Umbau der Speicherungstechnologie (Zarr/Parquet).\n• Update der Phytondependencies (Fokus: Pandas).\n• Erhöhte Robustheit durch Ausbau des Unit-Tests (PyTest).\n\nSkills\n• Sehr gute Deutsch-Sprachkenntnisse (Must-have)\n• Expert Level Python\n• Gute Kenntnisse PyTest\n• Nur Berater 1) Fachlich: Gute Kenntnisse Zeitreihenanalyse mit Machine Learning\n• Nur Berater 1) Technisch: Sehr gute Kenntnisse Machine Learning/Deep Learning für Zeitreihenanalyse (scikit-learn, pytorch)\n• Nur Berater 2) Kenntnisse NLP (Natural Language Processing)\n• Kenntnisse OOD/OOP\n• Erste Kenntnisse Finanzen / Portfoliomanagement u. -produkte",
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