Quantitative Developer

Quantitative Developer, Investment Platforms

Location: Montreal (Hybrid: 3 days in-office, 2 days remote) Level: Senior Employment Type: Full-time

La version française suit ci-dessous.

About Nymbus Capital

Nymbus Capital is a Montreal-based systematic investment firm specializing in fixed income and managed futures solutions. We stand out as the only systematic and AI-centric bond manager in Canada. Our investment process is built and run by one integrated team of quantitative researchers, strategists and developers: asset allocation and security selection are driven by systems we build together, not by individual discretionary books. We've become known as “the nerds of the street” and proudly wear that tag.

Since our founding, we've grown to manage over $1.9 billion in assets, an achievement driven by consistent top-percentile performance. You will join a team where developers, researchers and strategists build the investment process together.

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.

This is a hands-on role. You will personally write code, build integrations, deploy applications and resolve production issues. You will take ownership, learn unfamiliar systems quickly and move work forward independently. You will turn business needs into working software and help the team deliver.

We build AI-native: you will use AI coding agents in depth and help define how the whole team builds with them.

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, from refactoring research code to building new capabilities.

- 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.

- 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.

- Put AI agents to work: Proactively identify useful applications for AI agents across investment, research and operations. Build and test them with the team, and verify their results before production use.

- 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.

- Own financial correctness: Reconcile positions, cash, transactions, prices, NAV and performance across custodians, fund administrators and internal systems. Detect missing or stale data, investigate differences and make failures visible before downstream use.

Qualifications

- Senior Development Background: 5+ years of professional experience building and maintaining production-grade systems, ideally data-intensive or numerical applications.

- Backend: Strong Python and SQL/PostgreSQL skills, including data modeling, API design, query performance and safe database changes. Experience with FastAPI, SQLAlchemy/SQLModel and Alembic, or comparable tools, is relevant.

- AI-Assisted Development: Demonstrated ability to use AI coding agents to deliver production software. You can provide repository context, break work into clear tasks, review generated code, test financial logic and verify deployed behavior. You remain accountable for the result.

- AI Agent Development: Practical knowledge of building AI agents that use tools, APIs and data to complete tasks. You understand how to provide context, connect tools, evaluate results and make agent workflows reliable.

- 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.

- Machine Learning and Deep Learning: Working knowledge of machine learning and deep learning, including neural networks, model training, validation and evaluation. You can understand researchers' approaches, ask informed questions about data and model choices, and assess whether results hold up on new data. You can help integrate models into reliable production systems.

- Frontend: Ability to build and maintain useful internal applications with React and TypeScript.

- Infrastructure Expertise: Hands-on experience with Docker, Linux, CI/CD and infrastructure as code using OpenTofu/Terraform or comparable tools. Our environment includes Northflank, GitHub Actions, DigitalOcean and Tailscale. Familiarity with Pulumi is an asset.

- Autonomy and Initiative: You investigate problems, propose practical solutions and identify what needs attention without waiting for detailed instructions. You anticipate issues, communicate progress clearly and raise blockers early, with options for resolving them.

- Fast Learning: You quickly become productive in unfamiliar codebases, tools and financial workflows. You read existing code, test your understanding and ask focused questions when a decision needs business input.

- Team Delivery: You help colleagues finish work through implementation, code reviews and troubleshooting. You prioritize what matters and follow through until the result works.

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.

- Reliable Workflows: Experience building scheduled and background workflows, handling failures and retries, and preventing duplicate records or actions. Familiarity with Procrastinate, Polars and Arrow/Parquet is an asset.

- Numerical Optimization: Familiarity with portfolio optimization and solvers (e.g., CVXPY, Gurobi, MOSEK).

What Nymbus Offers

- Impact and autonomy: direct influence on our trading infrastructure and investment decisions.

- Team: researchers, strategists and developers who welcome bold ideas, with ongoing mentorship from our CIO.

- Career path: the same seniority levels as our research and investment tracks.

- Hybrid: 3 days in our downtown Montreal office, 2 days remote.

- Benefits: competitive compensation with medical, dental, life and disability coverage, retirement savings plan.

Equal Opportunity Employment

At Nymbus Capital, we believe diverse perspectives make our team stronger. We strongly encourage women and candidates from underrepresented backgrounds to apply, even if you don't meet every single qualification listed.

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.

Développeur Quantitatif, plateformes d'investissement

Lieu : Montréal (hybride : 3 jours au bureau, 2 jours en télétravail) Niveau : Senior Type d'emploi : Temps plein

À propos de Nymbus Capital

Nymbus Capital est une société de gestion de placements systématique établie à Montréal, spécialisée en titres à revenu fixe et en contrats à terme gérés. Nous sommes le seul gestionnaire obligataire systématique et axé sur l'IA au Canada. Notre processus d'investissement est conçu et exploité par une seule équipe intégrée de chercheurs, de stratèges et de développeurs quantitatifs : la répartition de l'actif et la sélection des titres reposent sur des systèmes que nous bâtissons ensemble, et non sur des portefeuilles discrétionnaires individuels. On nous surnomme « les nerds de la finance », et nous en sommes fiers.

Depuis notre fondation, nous avons atteint plus de 1,9 milliard de dollars d'actifs sous gestion, grâce à un rendement constamment parmi les meilleurs centiles. Vous joindrez une équipe où développeurs, chercheurs et stratèges bâtissent ensemble le processus d'investissement.

Aperçu du poste

À titre de Développeur Quantitatif, 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.

Il s'agit d'un rôle concret et opérationnel. Vous écrirez vous-même du code, bâtirez des intégrations, déploierez des applications et résoudrez les incidents en production. Vous prendrez les choses en main, apprendrez rapidement des systèmes que vous ne connaissez pas et ferez avancer le travail de façon autonome. Vous transformerez les besoins d'affaires en logiciels fonctionnels et aiderez l'équipe à livrer.

Nous développons de façon IA native : vous utiliserez en profondeur des agents de programmation IA et aiderez à définir la façon dont toute l'équipe travaille avec eux.

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, de la refonte de code de recherche 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.

- 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.

- Mettre les agents IA au travail : repérer de façon proactive les usages utiles des agents IA en placement, en recherche et en opérations, les bâtir et les tester avec l'équipe, et valider leurs résultats avant toute mise en production.

- 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'exactitude financière : rapprocher les positions, l'encaisse, les transactions, les prix, la VL et les rendements entre les dépositaires, les administrateurs de fonds et les systèmes internes; détecter les données manquantes ou périmées, analyser les écarts et rendre les défaillances visibles avant toute utilisation en aval.

Qualifications

- Expérience de développement senior : plus de 5 ans d'expérience professionnelle dans la conception et la maintenance de systèmes de production, idéalement des applications numériques ou à forte intensité de données.

- Back-end : solides compétences en Python et en SQL/PostgreSQL, y compris la modélisation de données, la conception d'API, la performance des requêtes et les modifications sécuritaires de bases de données. Une expérience avec FastAPI, SQLAlchemy/SQLModel et Alembic, ou des outils comparables, est pertinente.

- Développement assisté par IA : capacité démontrée à utiliser des agents de programmation IA pour livrer des logiciels de production. Vous savez fournir le contexte du dépôt, découper le travail en tâches claires, réviser le code généré, tester la logique financière et vérifier le comportement une fois déployé. Vous demeurez responsable du résultat.

- Développement d'agents IA : connaissance pratique de la conception d'agents IA qui utilisent des outils, des API et des données pour accomplir des tâches. Vous savez fournir le contexte, connecter les outils, évaluer les résultats et fiabiliser les flux de travail des agents.

- 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.

- Apprentissage automatique et apprentissage profond : connaissance pratique de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, y compris les réseaux de neurones, l'entraînement, la validation et l'évaluation des modèles. Vous comprenez l'approche des chercheurs, posez des questions éclairées sur les choix de données et de modèles, et évaluez si les résultats tiennent sur de nouvelles données. Vous contribuez à intégrer les modèles dans des systèmes de production fiables.

- Front-end : capacité à bâtir et à maintenir des applications internes utiles avec React et TypeScript.

- Expertise en infrastructure : expérience pratique de Docker, de Linux, de CI/CD et de l'infrastructure en tant que code avec OpenTofu/Terraform ou des outils comparables. Notre environnement comprend Northflank, GitHub Actions, DigitalOcean et Tailscale. La connaissance de Pulumi est un atout.

- Autonomie et initiative : vous analysez les problèmes, proposez des solutions pratiques et repérez ce qui demande de l'attention sans attendre d'instructions détaillées. Vous anticipez les enjeux, communiquez clairement l'avancement et signalez rapidement les obstacles, avec des pistes pour les résoudre.

- Apprentissage rapide : vous devenez vite productif dans des bases de code, des outils et des processus financiers que vous ne connaissez pas. Vous lisez le code existant, validez votre compréhension et posez des questions ciblées lorsqu'une décision exige un éclairage d'affaires.

- Livraison en équipe : vous aidez vos collègues à terminer leur travail par l'implémentation, la revue de code et le dépannage. Vous priorisez ce qui compte et menez le travail jusqu'à un résultat qui fonctionne.

Atouts

- Connaissance du domaine financier : une exposition aux données de titres à revenu fixe, à la comptabilité de portefeuille, à la mesure du rendement ou au cycle de vie des opérations est un atout pour diriger la conception des schémas et des pipelines.

- Flux de travail fiables : expérience dans la création de traitements planifiés et en arrière-plan, la gestion des échecs et des reprises, et la prévention des doublons d'enregistrements ou d'actions. La connaissance de Procrastinate, Polars et Arrow/Parquet est un atout.

- Optimisation numérique : connaissance de l'optimisation de portefeuille et des solveurs (p. ex. CVXPY, Gurobi, MOSEK).

Ce que Nymbus offre

- Impact et autonomie : une influence directe sur notre infrastructure de négociation et nos décisions de placement.

- Équipe : chercheurs, stratèges et développeurs ouverts aux idées audacieuses, avec le mentorat continu de notre chef des placements.

- Carrière : les mêmes niveaux d'ancienneté que nos volets recherche et investissement.

- Hybride : 3 jours à nos bureaux du centre-ville de Montréal, 2 jours en télétravail.

- Avantages : rémunération concurrentielle avec assurances médicale, dentaire, vie et invalidité, régime d'épargne retraite.

Équité en matière d'emploi

Chez Nymbus Capital, nous croyons que la diversité des perspectives rend notre équipe plus forte. Nous encourageons fortement les femmes et les personnes issues de groupes sous-représentés à postuler, même si vous ne répondez pas à toutes les exigences énumérées.

Processus de candidature

- Pour postuler : veuillez soumettre votre candidature au moyen de cette page.

- Étapes d'entrevue : peuvent inclure une évaluation technique (programmation), des entrevues techniques et des rencontres avec la haute direction.

Nous remercions toutes les personnes candidates de leur intérêt; seules les personnes retenues pour une entrevue seront contactées. Aucun appel téléphonique, s'il vous plaît.