AI Applications Specialist – Investments

AI Applications Specialist – Investments Sediu Bucuresti Sector 2- langa Mega Mall Program L-V, full onsite Căutăm un coleg cu un background puternic de business în zona investițiilor și/sau financiar-bancară, completat de o experiență tehnică solidă în dezvoltare și testare software. Rolul nu este unul de programator clasic. Ne interesează în primul rând o persoană care înțelege foarte bine problemele de business din zona investițională, știe ce informații sunt relevante într-o decizie de investiție și poate transforma aceste nevoi în aplicații și instrumente software, folosind intensiv tehnologii AI precum Claude Code, OpenAI Codex și alte instrumente similare. Persoana potrivită trebuie să poată discuta cu echipa de investiții în limbajul acesteia, să înțeleagă problema care trebuie rezolvată și, în același timp, să aibă suficient background tehnic pentru a proiecta, dezvolta, testa și opera soluția. Responsabilități Înțelegerea nevoilor echipei de investiții și transformarea acestora în aplicații și instrumente software; Dezvoltarea de soluții pentru analiza și monitorizarea companiilor, fondurilor, obligațiunilor și a altor instrumente investiționale; Identificarea datelor și indicatorilor relevanți pentru evaluarea oportunităților și riscurilor investiționale; Dezvoltarea de aplicații folosind Python, SQL și instrumente AI de generare și asistare a codului; Utilizarea intensivă a unor instrumente precum Claude Code, OpenAI Codex sau soluții similare pentru dezvoltarea, testarea și optimizarea aplicațiilor; Integrarea datelor din surse structurate și nestructurate: baze de date, API-uri, situații financiare, rapoarte, documente, știri, research și alte surse externe; Construirea proceselor de colectare, curățare, transformare, clasificare și etichetare a datelor; Dezvoltarea de agenți AI care utilizează aceste date pentru a genera: analize ad-hoc; rapoarte de investiții; sinteze asupra companiilor și sectoarelor; semnale privind riscuri și oportunități; alerte privind modificări relevante pentru portofoliu; Dezvoltarea sau integrarea unor modele pentru clasificare, forecasting, anomaly detection, scoring sau ranking; Analiza relațiilor dintre evenimente economice, indicatori macroeconomici și evoluția companiilor sau sectoarelor; Administrarea ciclului de viață al aplicațiilor dezvoltate: dezvoltare, testare, deployment, monitorizare și îmbunătățire continuă. Că să ne puteți ajuta, trebuie să aveți: Background de business Experiență relevantă în zona investițiilor, financiar-bancară, asset management, capital markets, corporate finance sau analiză financiară; O bună înțelegere a modului în care este evaluată o oportunitate investițională; Capacitatea de a înțelege și interpreta indicatori financiari, economici și operaționali; Înțelegerea conceptelor de: risc și randament; evaluare a companiilor; analiză fundamentală; instrumente financiare; factori macroeconomici; corelații între evenimente economice, sectoare și companii; Capacitatea de a identifica ce informații sunt relevante pentru o decizie de investiție și de a separa semnalul de informația fără valoare; Abilitatea de a transforma o problemă de business într-o cerință clară pentru o aplicație. Background tehnic Nu căutăm neapărat un software engineer specializat, dar este necesar un background tehnic suficient de solid pentru a putea construi și administra aplicații reale. Este necesară: Experiență practică de programare, în special în Python; Experiență de testare, debugging și optimizare a codului; Experiență de lucru cu SQL, Pandas și procesarea datelor; Înțelegerea modului de funcționare a bazelor de date, API-urilor și proceselor de integrare a datelor; Experiență cu GitHub, Bitbucket sau alte sisteme Git; Capacitatea de a citi, înțelege, valida și modifica cod generat de instrumente AI; Experiență practică cu instrumente precum Claude Code, OpenAI Codex sau alte AI coding assistants; Înțelegerea principiilor de dezvoltare, testare și deployment ale unei aplicații. Este important ca persoana să nu depindă complet de codul generat de AI, ci să poată evalua dacă soluția propusă este corectă, să identifice erori și să o adapteze la problema reală de business. AI și Data Este necesară o bună înțelegere conceptuală a: Large Language Models; AI Agents; RAG și utilizarea datelor proprii împreună cu LLM-uri; clasificatoarelor; modelelor de forecasting; anomaly detection; embeddings și semantic search; proceselor de data enrichment și labeling. Nu este obligatorie experiența de Data Scientist sau ML Engineer, dar este importantă capacitatea de a înțelege când și cum aceste tehnologii pot fi utilizate pentru rezolvarea unei probleme investiționale. Profilul pe care îl căutăm: Căutăm în primul rând o persoană care gândește din perspectiva businessului: „Ce informație ar ajuta echipa de investiții să ia o decizie mai bună?” și apoi poate transforma această nevoie într-o soluție tehnică: „Cum putem construi rapid o aplicație care colectează datele, le procesează și oferă această informație?” Instrumentele AI permit astăzi dezvoltarea mult mai rapidă a aplicațiilor. Din acest motiv, punem mai mult accent pe: înțelegerea problemei + capacitatea de a proiecta soluția + abilitatea de a valida rezultatul decât pe scrierea manuală a fiecărei linii de cod. Exemple de probleme pe care le vei rezolva identificarea automată a unor companii cu profil investițional atractiv; analiza și compararea companiilor pe baza indicatorilor financiari și operaționali; monitorizarea automată a companiilor și activelor din portofoliu; identificarea schimbărilor relevante din situații financiare, rapoarte sau știri; generarea automată de investment briefs; analiza relației dintre evenimente macroeconomice și evoluția anumitor industrii; identificarea companiilor beneficiare sau afectate de modificarea prețurilor materiilor prime; detectarea anomaliilor în date financiare sau operaționale; realizarea unor forecast-uri; construirea unor agenți AI care pot