Internship - Pattern Recognition and Prediction – (6 months)
Publication date:
13 September 2024Workload:
100%- Place of work:Geneva
Wer sich für eine Karriere bei Lombard Odier entscheidet, ist für einen renommierten, globalen Vermögensverwalter und Asset Manager tätig, der sich auf nachhaltige Investitionen fokussiert. Wir sind eine unabhängige und innovative Bank erster Wahl für private und institutionelle Kunden. Unsere Gruppe ist eine der bestkapitalisierten weltweit. Wir verwalten rund CHF 300 Milliarden und sind auf vier Kontinenten von über 25 Niederlassungen aus tätig.
Mit unserer über 225-jährigen Geschichte sind wir ein Investmenthaus mit umfassendem Angebot an diskretionärer und beratender Portfolioverwaltung sowie Finanzdienstleistungen. Unsere hochmoderne Technologie-Plattform vermarkten wir auch erfolgreich an andere Finanzinstitute. Über Lombard Odier Investment Managers bieten wir Vermögensverwaltungsdienstleistungen und Anlagestrategien an.
"Rethink Everything" ist unsere Philosophie – sie steht im Zentrum unseres Handelns. Wir sind durch mehr als 40 Finanzkrisen stärker geworden, indem wir die Welt um uns herum ständig neu gedacht haben. So bieten wir unseren Kundinnen und Kunden stets neue Anlageperspektiven.
Internship - Pattern Recognition and Prediction - (6 months)
You will integrate the Finance-core development team within the Technology and Operations Unit based in Geneva. The team is at the heart of the core banking platform and is in charge of accounting and position keeping systems among others. Those systems are very data centric and handle large volume of operations and transactions on a daily basis. The team also provides business users with Manual-Entries web application which is used to manually record banking transactions.
The goal of this internship is to analyze and categorize manually recorded transactions using pattern recognition algorithms that you will implement.
The second step is to predict the transactions that need to be generated and suggest them to the user within Manual-Entries web application.
YOUR ROLE
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Lead the data analysis with all stakeholders including the Operation teams, business analysts, the development team and data-office AI experts.
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Implement pattern recognition and prediction algorithms using the appropriate technical stack.
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Integrate the transaction suggestion feature within Manual-Entries application backend & frontend.
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Active collaboration with teams to understand the business and propose solutions.
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Follow Agile (Scrum) methodology.
YOUR PROFILE
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Graduated (or currently pursuing a degree) in Data Science, Computer Science, Mathematics or a related field.
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Good knowledge of SQL python and Java.
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Previous experience or project involving machine learning is a plus.
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Collaborative, team player with the ability to work independently.
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Ability to take ownership of tasks from the beginning through to conclusion.
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Meticulous, proactive and able to multi-task.
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Fluent in French.
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Resident in Switzerland or willing to relocate to Switzerland.
Fünf Werte definieren die DNA unseres Hauses. Exzellenz motiviert uns, die Besten unseres Gebiets zu sein, und Innovation ermöglicht unseren Fortschritt. Respekt ist das Fundament unserer Interaktionen, und Integrität leitet unser Handeln. Gemeinsam sind wir One Team, das sich mit leidenschaftlichem Engagement in den Dienst unserer Kundinnen und Kunden stellt.
Wir fördern eine inklusive und integrative Arbeitsumgebung für unsere Mitarbeitenden. Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion sind fest in unserem Unternehmensleitbild ‘La Maison’ verankert und wir sind bestrebt, dass unsere Mitarbeitenden sowohl ihre beruflichen als auch ihre persönlichen Ziele verwirklichen können. Wir fördern interne Karrierewege durch individualisierte und kompetenzbasierte Trainingsangebote. Wir sind fest davon überzeugt, dass der Aufbau vielfältiger Teams zu unserem nachhaltigen Erfolg beiträgt und daher Fundament unserer Unternehmensstrategie ist.
Es ist eine tolle Gelegenheit, um Teil des Teams zu werden. Alle Bewerbungen werden streng vertraulich behandelt.