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SilverTide

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

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💸 Finance

☁️ SaaS

Fintech • Finance • SaaS

SilverTide est un leader dans le secteur des fintechs, spécialisé dans les services de courtage du côté acheteur, offrant des solutions logicielles avancées pour les gestionnaires de portefeuille. L'entreprise utilise une technologie de pointe pour proposer des services différenciés d'idéation, d'optimisation et d'exécution des transactions, en particulier dans les dérivés de taux d'intérêt pour les principaux fonds spéculatifs situés dans des centres financiers comme New York, Londres, Dubaï et Genève. Avec un fort accent sur la prise de décision basée sur les données et une approche centrée sur le client, SilverTide vise à révolutionner l'investissement à travers l'analyse quantitative.

Description

• Architect and develop components of our core analytics platform, including data pipelines, pricing services, and API layers consumed by research application. • Design and implement scalable data ingestion and processing systems for financial and macroeconomic data - with a focus on reliability, latency, and coverage. • Build and maintain internal tooling and libraries that standardize how models, analytics, and trade signals are developed, tested, and deployed across the team. • Own the software lifecycle of platform components: design, code review, testing, monitoring, and incremental improvement. • Develop trade discovery and screening tools, ensuring they are performant, maintainable, and extensible. • Collaborate with quants to translate analytical requirements into well engineered platform features - acting as the bridge between research and production. • Continuously improve platform observability, deployment practices, and developer experience.

🎯 Exigences

• Bachelor's or Master's in Computer Science, Software Engineering, or a related technical discipline. • Strong software engineering fundamentals: system design, clean architecture, testing, and code quality. • 3+ years of production experience in a platform, quant development, or data engineering role within financial services. • Expert-level Python; familiarity with C++ or Rust is a plus for performance-critical components. • Hands-on experience building and maintaining data infrastructure - time-series databases, data pipelines, and API services. • Experience with pricing library or quantitative model implementation, ideally in a production rather than purely research context. • Strong instincts around performance, reliability, and operational concerns in fast-moving trading environments. • Clear communicator who can work effectively across trading, research, and engineering functions.