Inizio con una panoramica di come è strutturato lo stage. Si viene inseriti in un team in cui si rimane per tutta la durata dello stage e viene assegnato un mentore. Durante lo stage lavorerai su un progetto che è una sorta di esperimento per la tua squadra. Per esempio, forse il team vorrebbe passare a uno stack ELK o vorrebbe capire meglio un grande set di dati che ha compilato. Esplorereste uno di questi problemi per i quali il vostro team non è stato in grado di preventivare tempo.
Questo può essere davvero bello per alcune ragioni, in primo luogo questo significa che spesso avete una grande quantità di autonomia sulla vostra soluzione a questo problema. Secondo, di solito si ottiene lavoro con tecnologie emergenti o interessanti. Terzo, se la tua soluzione è utile al team sarai l'esperto in qualcosa che il tuo team adotterà. Molti sistemi importanti a SIG hanno avuto origine da progetti di nuovi assunti o di stagisti.
Oltre al lavoro che fai nel tuo team ci sono molte attività che fai fuori dalla tua scrivania. SIG ti fornisce diversi corsi che si applicano alla tecnologia e al processo decisionale. Poi ogni settimana si gioca a poker, il che può sembrare strano giocare a poker al lavoro, ma il processo decisionale del poker è abbastanza simile al processo decisionale nel trading. Infine, SIG ha molte uscite, alcune delle quali hanno permesso agli stagisti di avere un faccia a faccia con il CIO e persino con i fondatori. Penso che questo faccia a faccia sia legato alla cultura di SIG, in quanto azienda privata i fondatori sono ancora molto coinvolti e la gerarchia è relativamente piatta. Sento che cercano di rendere SIG il meno burocratico possibile, dando ai team una grande autonomia e anche ai singoli sviluppatori una grande autonomia.
Dopo il lavoro si arriva a stare nei dormitori UPenn gratuitamente, il che vi aiuterà a intascare più dei soldi che fate mentre lavorate come stagisti, e probabilmente sarete anche in camera con o accanto a stagisti commerciali, in modo da poter avere una visione migliore della loro esperienza.
Come azienda SIG usa pesantemente C# e la piattaforma Windows, ma ci sono team che usano pesantemente anche C++ e la piattaforma Linux, quindi se avete una forte preferenza fatelo sapere. SIG usa python (specialmente Pandas) e JavaScript per il monitoraggio, PnL, e gli studi.
Vorrei anche dire che SIG chiama i suoi stagisti software come stagisti tecnologici perché in molti modi i tecnologi di SIG fanno molto di più che scrivere sistemi di trading software e hanno bisogno di conoscere molte conoscenze al di là della tradizionale ingegneria del software. Potresti fare uno studio sulla latenza su come possiamo ridurre alcuni microsecondi o addirittura nanosecondi. Potresti lavorare con i dettagli del PnL che è pesantemente accoppiato al trading. Potreste anche aver bisogno di lavorare con tecnologie specializzate come FPGA, NIC specializzate o switch.
Ora per la mia storia, ho fatto 2 stage estivi con SIG prima di iniziare con SIG a tempo pieno. Nel mio primo stage sono stato in grado di lavorare su 3 progetti, il primo in C#, costruendo un framework di test parallelo per uno dei nostri sistemi di trading, che mi ha dato familiarità con lo spazio in cui mi trovavo. Il progetto successivo a cui ho lavorato è stato il miglioramento di un sistema di monitoraggio web dove ho fatto molto JavaScript e ASP.Net. Poi nelle mie ultime 2 settimane ho lavorato su alcuni script Python relativi a PnL.
L'estate successiva ho lavorato nel team dei dati di mercato e ho avuto modo di lavorare su un enorme studio sui nostri dati di mercato. In questo progetto ho dovuto analizzare una gran parte dei molteplici petabyte di dati di mercato di SIG e determinare dove esistevano delle lacune.
Durante entrambe queste esperienze ho avuto molta autonomia nel determinare come avrei risolto questi problemi, ma ho anche avuto modo di far rimbalzare le idee al mio mentore e di farmi spiegare i sistemi a cui dovevo attingere. Quando sono tornato a tempo pieno questi sistemi stanno ancora avendo un impatto su quei team.
In generale, penso che sia abbastanza evidente che mi sono divertito molto durante i miei stage, dato che ho deciso di internarmi due volte e poi continuare a lavorare in SIG a tempo pieno. Se state decidendo dove fare lo stage, io soppeserei la varietà di esperienze tecnologiche / conoscenza del dominio che otterrete, l'impatto del lavoro che farete, e la cultura del posto di lavoro in cui vi troverete. Vai dove pensi che imparerai di più, per me è stato SIG.
Infine, nota casuale, dove altro si sente parlare di come un team di dottori di ricerca stia lavorando sulla modellazione delle elezioni in modo da poter stimare il risultato ore prima che la notizia abbia capito chi ha vinto o capire il risultato della Brexit ore prima che il GBP abbia avuto un impatto.