Ingénieur/e Logiciel Quantitatif (DV Commodities)
DV Trading, un éditeur de logiciels du secteur fintech et paiements, recrute pour le poste de Quantitative Software Engineer (DV Commodities). Lieu du poste : New York City, États-Unis. Nos libellés le classent comme un poste de niveau confirmé en développement logiciel (général). L’offre mentionne Pandas, Grafana, Git, Kafka, Docker et Airflow. Le poste demande 2+ ans d’expérience. Langue requise : anglais. Un diplôme universitaire est requis. DV Trading a 9 postes ouverts sur ce site, dont 6 en IT et ingénierie.
Publiée il y a 8 jours · Dernière vérification 2026-10-23
À propos de DV Trading
Fintech et paiements Éditeur de logiciels 9 postes ouverts, dont 67 % en IT et ingénierie. Métiers les plus ouverts : Développement logiciel (général) (6), Data et machine learning (1), DevOps / SRE / plateforme / cloud (1).
Offres similaires
offres d’emploi développement logiciel (général) aux États-Unis : 3 847 ouverts
- Sr. Software Engineer, AI Platform & Infrastructure — Okta, San Francisco, California
- Web Integrations Support Engineer — Smartling, United States
- Staff Engineer, Network — Sila, Alameda, CA
- Forward Deployed Engineer I (Remote, US) — Sayari, Remote - US
- Senior Software Engineer - Cards — Mercury, San Francisco, CA, New York, NY, Portland, OR, or Remote within Canada or United States
- Manager – AI & Data Platform Engineering — Zscaler, Santa Clara, California, USA
- Software Architect, AI Systems and Platform — Okta, San Francisco, California
- VP of Product Engineering — Clever, San Francisco, CA, OR Anywhere in the Continental U.S.
| Mode de travail | Mode de travail non indiqué |
| Niveau d’expérience | Confirmé |
| Métier | Développement logiciel (général) |
| Pays | États-Unis |
| Langues | C++JavaPythonSQL |
| Points clés | Stack: C++, Java, Python, SQL, Pandas, Grafana, Git, Kafka, Docker, Airflow · Expérience : 2+ ans · Diplôme universitaire requis · Langues : anglais |
La description complète se trouve sur l’offre d’origine. Les étiquettes sont attribuées automatiquement et peuvent être erronées. À propos des données