Quantitative Developer, Investment Platforms
Location: Montreal (Hybrid: 3 days in-office, 2 days remote)
Level: Senior
Employment Type: Full-time
Industry: Financial Services
Functions: Investment Management, Software Development
Role Overview
As our
Quantitative Developer, Investment Platforms, you will own the systems that run our investment process end to end: the data platform that feeds every model and report, the research and backtesting stack, portfolio construction and trade execution, and the internal applications built on top. You will work as a peer to our quantitative researchers and strategists, not a ticket-taker, with a direct say in how models are designed, validated and deployed.
We build
AI-native. You will use AI coding agents in depth throughout your workflow, from system design and implementation to testing, review and documentation, and you will help define how the whole team builds with them: the context, guardrails, evaluation and review practices that keep agent-assisted code production-grade.
What will your typical day look like?
- Own the platform architecture: Set technical priorities, make architectural decisions, and drive the evolution of our data, research and trading infrastructure with high autonomy.
- Ship production systems: Take projects from conception to deployment, moving fluidly between refactoring legacy research code and building new capabilities from scratch.
- Co-build models with researchers: Work alongside quantitative researchers and strategists from hypothesis to deployment, turning complex models, signals and data requirements into robust, tested and monitored production code.
- Build the technical foundation: Define development standards, testing and validation frameworks, and data contracts; mentor the team on best practices.
- Lead AI-native development: Evolve how the team works with AI coding agents (repository context, guardrails, automated testing and review workflows) to ship faster without lowering the bar.
- Enable the business: Build high-quality dashboards and internal tools that let the investment, operations and client teams interact with trading, risk and research systems.
- Guard data integrity: Own reconciliation, monitoring and alerting so that positions, prices and performance figures are right before they reach a portfolio or a client.
Qualifications
- Senior Development Background: 8+ years of professional experience building and maintaining production-grade systems, ideally data-intensive or numerical applications.
- Core Technical Proficiency: Expert-level Python, SQL/PostgreSQL, data modeling, and API design.
- AI-Native Development: Deep, hands-on use of AI coding agents (e.g., Claude Code, Codex, Cursor) in your daily workflow, and the system-design judgment to direct them: decomposing work, supplying the right context, reviewing and testing their output, and knowing when not to trust it.
- Quantitative Fluency: Comfort with statistics, linear algebra and numerical computing (NumPy, pandas or Polars), enough to read a research memo and challenge how a model is implemented.
- Frontend Flexibility: Ability to deliver fast, good-looking internal UIs using the most effective tools, from Jinja2 + HTMX to React.
- Cloud Native Execution: Proven ability to design and personally execute complex schemas and infrastructure end-to-end.
- Infrastructure Expertise: Hands-on experience with Azure (or AWS/GCP), containerization (Docker/K8s), CI/CD pipelines, and Infrastructure as Code (Terraform).
- Startup DNA: You thrive in high-autonomy environments and can clearly communicate architectural trade-offs to researchers, strategists and other non-developer stakeholders.
Nice to haves
- Finance Domain Knowledge: Exposure to fixed income data, portfolio accounting, performance measurement or trade lifecycles is a plus to lead schema and pipeline design.
- Data Engineering Concepts: Experience with workflow orchestration (Prefect, Dagster) and high-performance formats like Parquet or Arrow.
- Numerical Optimization: Familiarity with portfolio optimization and solvers (e.g., CVXPY, Gurobi, MOSEK).
- Machine Learning Experience: Practical familiarity with data science workflows, predictive modeling, and implementing ML logic or reinforcement learning in production environments.
What Nymbus Offers
- Impact & Autonomy
- Direct influence on trading infrastructure and real-time decision-making, ensuring you see the immediate effects of your work.
- High-Performance Team Environment
- Collaborate with quantitative researchers, strategists and developers who welcome bold ideas and open discussions.
- Enjoy continuous mentorship from senior leadership, including our CIO.
- Access to Cutting-Edge Tools & Data
- Leverage advanced market data, proprietary models, and sophisticated analytics to fuel innovation.
- Career Progression & Visibility
- A clear technical career path with the same seniority levels as our research and investment tracks, growing into platform ownership, technical leadership, mentoring, and representing Nymbus's technology to clients.
- Hybrid Work Model
- Balance in-person collaboration (3 days in our downtown Montreal office) with the flexibility of remote work (2 days).
- Comprehensive Benefits & Prime Location
- Competitive compensation package, including medical, dental, life, and disability coverage.
- Central downtown offices close to restaurants, shops, and public transit.
Application Process
- How to Apply: Please submit your application through this page.
- Interview Steps: May include a coding assessment, technical interviews, and meetings with senior leadership.
We thank all applicants for their interest; however,
only those selected for an interview will be contacted. No phone inquiries, please.
Join us and help build the systems that will shape the future of systematic fixed income and managed futures. We look forward to meeting you!
Développeur(-euse) quantitatif(-ive), plateformes d'investissement
Lieu : Montréal (hybride : 3 jours au bureau, 2 jours en télétravail)
Niveau : Senior
Type d'emploi : Temps plein
Secteur : Services financiers
Fonctions : Gestion de placements, développement logiciel
Aperçu du poste
À titre de
développeur(-euse) quantitatif(-ive), plateformes d'investissement, vous serez responsable de bout en bout des systèmes qui font fonctionner notre processus d'investissement : la plateforme de données qui alimente chaque modèle et chaque rapport, l'environnement de recherche et de simulation historique (backtesting), la construction de portefeuilles et l'exécution des opérations, ainsi que les applications internes qui s'y greffent. Vous travaillerez d'égal à égal avec nos chercheurs et nos stratèges quantitatifs, et non comme simple exécutant, avec une voix directe dans la conception, la validation et le déploiement des modèles.
Nous développons de façon
IA native. Vous utiliserez en profondeur des agents de programmation IA dans l'ensemble de votre travail, de la conception des systèmes à l'implémentation, aux tests, à la revue de code et à la documentation, et vous contribuerez à définir la façon dont toute l'équipe travaille avec eux : le contexte, les garde-fous, l'évaluation et les pratiques de revue qui gardent le code produit avec l'aide d'agents à un niveau de production.
À quoi ressemblera votre journée type?
- Responsable de l'architecture de la plateforme : établir les priorités techniques, prendre les décisions d'architecture et faire évoluer notre infrastructure de données, de recherche et de négociation avec une grande autonomie.
- Livrer des systèmes en production : mener les projets de la conception au déploiement, en passant aisément de la refonte de code de recherche existant à la création de nouvelles fonctionnalités.
- Cobâtir les modèles avec les chercheurs : travailler aux côtés des chercheurs et des stratèges quantitatifs, de l'hypothèse au déploiement, pour transformer des modèles, des signaux et des besoins en données complexes en code de production robuste, testé et surveillé.
- Bâtir les fondations techniques : définir les normes de développement, les cadres de tests et de validation ainsi que les contrats de données, et accompagner l'équipe dans l'adoption des meilleures pratiques.
- Mener le développement IA natif : faire évoluer la façon dont l'équipe travaille avec les agents de programmation IA (contexte des dépôts, garde-fous, tests automatisés et processus de revue) pour livrer plus vite sans abaisser la barre.
- Soutenir l'entreprise : créer des tableaux de bord et des outils internes de qualité qui permettent aux équipes de placement, des opérations et des relations clients d'interagir avec les systèmes de négociation, de risque et de recherche.
- Garantir l'intégrité des données : prendre en charge le rapprochement, la surveillance et les alertes afin que les positions, les prix et les rendements soient exacts avant d'atteindre un portefeuille ou un client.
Qualifications
- Expérience de développement senior : plus de 8 ans d'expérience professionnelle dans la conception et la maintenance de systèmes de production, idéalement des applications numériques ou à forte intensité de données.
- Compétences techniques de base : Python, SQL/PostgreSQL, modélisation de données et conception d'API à un niveau expert.
- Développement IA natif : utilisation approfondie et concrète d'agents de programmation IA (p. ex. Claude Code, Codex, Cursor) au quotidien, et le jugement en conception de systèmes pour les diriger : découper le travail, fournir le bon contexte, réviser et tester leurs résultats, et savoir quand ne pas s'y fier.
- Aisance quantitative : à l'aise avec les statistiques, l'algèbre linéaire et le calcul numérique (NumPy, pandas ou Polars), assez pour lire une note de recherche et remettre en question l'implémentation d'un modèle.
- Polyvalence frontale : capacité à livrer rapidement des interfaces internes efficaces et soignées avec les outils les plus appropriés, de Jinja2 + HTMX à React.
- Exécution infonuagique : capacité démontrée à concevoir et à réaliser soi-même des schémas et des infrastructures complexes, de bout en bout.
- Expertise en infrastructure : expérience pratique d'Azure (ou AWS/GCP), de la conteneurisation (Docker/K8s), des pipelines CI/CD et de l'infrastructure en tant que code (Terraform).
- ADN de jeune entreprise : vous vous épanouissez dans un environnement très autonome et savez expliquer clairement les compromis d'architecture aux chercheurs, aux stratèges et aux autres parties prenantes non techniques.
Atouts
- Connaissance du domaine financier : une e
