Lug 012020
 

ION Group, multinazionale leader mondiale nel settore FinTech con sede principale in Italia (Pisa), propone agli studenti dell’Università di Cagliari i seguenti tirocini su:

  1. Realizzazione di un’infrastruttura di integration test scalabile​
  2. Gestione dei dati ‘anagrafici’ di una piattaforma di trading elettronico

Le candidature possono essere effettuate online utilizzando questo link.

Possibilità di concordare tesi di laurea triennale o magistrale.

Per maggiori informazioni leggere sotto le schede dettagliate o contattare il docente di riferimento, Prof. Maurizio Atzori via email atzori@unica.it

PROGETTO DI TIROCINIO 1

Organizzazione :   ION TRADING SRL
Titolo progetto:
Realizzazione di un’infrastruttura di integration test scalabile​
Sede del tirocinio:
Pisa
Durata del tirocinio:
15 Crediti Formativi (max 375h)
Data di scadenza della proposta: 31/12/2020
Breve descrizione del progetto di tirocinio:
Il progetto prevede lo sviluppo di un applicativo in grado di creare scenari di test a partire da eventi di produzione di diversi clienti collezionati attraverso log prodotti dalla suite applicativa.​Gli scenari di test così creati verranno utilizzati per identificare regressioni che possano portare a problemi nell’integrazione dei nostri sistemi con sistemi dei vari clienti.​Avendo a che fare con dimensioni molto ampie, l’esecuzione dei vari scenari di test dovrà essere scalabile per essere eseguiti in parallelo su macchine AWS, utilizzando containers Docker, istruzioni Ansible e Jenkins per standardizzare la procedura di deployment.
Esperienza formativa acquisita al termine del tirocinio:
Al termine del progetto, il tirocinante avrà ampliato la sua conoscenza nello sviluppo di applicativi in sede industriale, l’importanza dei test automatici per evitare regressioni sul software, garantendo così un elevato livello di qualità, e acquisito competenze su AWS e tecnologia Ansible, Docker e Jenkins. L’attività permetterà inoltre al candidato di avere una visione high level del business Repo.
Prerequisiti richiesti:

  • Algoritmica
  • Ingegneria del software
  • Linguaggi e programmazione

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PROGETTO DI TIROCINIO 2

 

Organizzazione :   ION TRADING SRL
Titolo progetto:
Gestione dei dati ‘anagrafici’ di una piattaforma di trading elettronico:
il design di un modello statistico di capacity planning per il sistema RefData di ION Trading
Sede del tirocinio:
Pisa
Numero tirocinanti: 1
Durata del tirocinio:
15 Crediti Formativi (375h max)
Data di scadenza della proposta: 31/12/2020
Breve descrizione del progetto di tirocinio:
L’efficiente e puntuale gestione delle anagrafiche delle controparti e degli strumenti finanziari, ovvero dei ‘Reference Data’ in gergo finanziario, costituisce un prerequisito vincolate per il funzionamento di una piattaforma di trading elettronico. Tali dati sono prodotti da sorgenti molteplici (e.g. exchange, data providers) e giornalmente devono essere rinconciliati ed aggregati in archi temporali ben definiti, tra l’avvio dei mercati di trading e l’inizio delle operazioni di contrattazione vere e proprie. Sulle piattaforme di trading elettronico tale funzione e’ svolta dal sistema RefData, ed un corretto dimensionamento delle risorse a sua disposizione e’ un presupposto fondamentale per garantire la corretta elaborazione di un alto volume di dati nei tempi consentiti. Attraverso l’analisi dei dati di produzione (estraibili dai log prodotti dalla suite applicativa di RefData) di diversi clienti con caratteristiche di carico eterogenee, il candidato dovrà individuare un modello di classificazione automatica dell’intera popolazione dei clienti in distinte «categorie di carico». In questa fase saranno individuate ed estratte le ‘feature’ rilevanti dei dati e le metriche di business, oltre ad analizzare le performance di diversi algoritmi di clustering e di «manifold learning». L’obiettivo principale consiste nel dimensionamento ottimale delle risorse hardware per ciascuna delle «categorie di carico» individuate. In funzione del tempo disponibile, una ulteriore fase consistera’ nell’individuazione di un modello di regressione, da applicare ad una specifica classe, in grado di valutare l’impatto delle performance del sistema in funzione di una variazione del carico a cui viene sottoposto.
Esperienza formativa acquisita al termine del tirocinio:
Al termine del progetto, il tirocinante avrà ampliato la sua conoscenza nell’analisi dati in sede industriale, e conseguente progettazione e dimensionamento di un sistema di gestione di dati «referenziali» in ambito finaziario. In particolare saranno coperte tutte le fasi di un progetto di machine learning: acquisizione e parsing di dati grezzi, selezione delle features, selezione e valutazione di modelli candidati tramite le opportune metriche e le metodologie di suddivisione dei dati in set di training, validazione e test. L’attività permetterà inoltre al candidato di avere una visione high-level dei «reference data» e del loro utilizzo in diversi contesti finanziari a supporto delle attivita’ di trading

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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