Banks utilitza Python estranyament com a llenguatge de programació. Està bé

Python s’ha convertit en el llenguatge de programació més important per als treballs de serveis financers. Actualment, eFinancialCareers té obertes 1.486 llocs de treball relacionats amb Python, enfront dels 1.333 de Java i només 891 de C++. Aquest no sempre va ser així.

En un comentari recent a HackerNews, Sean Hunter, un antic vicepresident de l’equip d’estrats de Goldman, va dir que va presentar Python a Goldman Sachs quan hi va treballar entre el 2002 i el 2011. “Vaig ser la persona que va desplegar Python per primera vegada a Goldman Sachs. En aquell moment. era una “tecnologia no aprovada”, però el soci a càrrec de la meva divisió em va trucar i em va dir: “Err… hola Sean, és Armen. Uhh…. Així que vaig sentir que t’agradava Python… bé, si algú hagués de uhh… instal·lar Python al tren… probablement no els acomiadarien. D’acord adéu”, va demanar Hunter.

Després del correu electrònic del soci, Hunter diu que Python va ser enviat a tots els ordinadors de Goldman Sachs que es dedicaven al risc i als preus a la divisió de valors de Goldman. Va ser el 2002-2003. La revolució estava en marxa.

Hunter, que ara treballa com a consultor, ens diu que Goldman va començar utilitzant Python només per a la informàtica d’infraestructura. Abans de Python, diu que Goldman utilitzava Perl, però que Perl era un dolor d’aprendre. “El que passa amb Perl és que és increïblement potent, però també increïblement complicat i difícil d’entendre”. Python requereix un grau de sofisticació conceptual similar al de Perl, diu Hunter: “És que convertir-lo en codi és molt més fàcil”.

Després d’haver canviat de Perl a Python, Hunter diu que una de les primeres coses que va poder fer va ser fer que els impulsos de codi al “tren” que distribuïa les actualitzacions als 20.000 ordinadors de Goldman fossin asíncrons, cosa que havia estat molt més difícil d’aconseguir fins aquell punt.

L’estrany món de programació Python de Banks

Hunter va deixar Goldman Sachs fa deu anys i des de llavors ha treballat per a un fons de cobertura, per a Palantir i per a una fintech. El seu temps a Goldman va ser presumiblement, per tant, una bona base per a una carrera en un altre lloc. Tanmateix, Cal Paterson, un antic desenvolupador de Python de Bank of America, Citi i JPMorgan, suggereix que el temps dedicat com a programa Python a la banca pot danyar la vostra ocupació en altres indústries.

En una publicació al bloc la setmana passada, Paterson va dir que el banc Python existeix en un univers estrany i paral·lel. Bank Python va evolucionar com a mitjà per treure models financers d’Excel, va dir Paterson. Utilitza magatzems de valors “brutalment senzills” per minimitzar errors, inclou biblioteques i taules propietàries i sempre funciona en un entorn de desenvolupament integrat obligatori (IDE) propi del banc per al qual treballeu.

Per aquest motiu, Paterson va dir que l’ús de Python als bancs i fora dels bancs és molt diferent, i que els desenvolupadors de Python que s’uneixen a bancs d’altres indústries triguen molt de temps a posar-se al dia. Pitjor, i tot i que els bancs tenen les seves pròpies pàgines de GitHub, Paterson va afirmar que la divergència entre el banc Python i el Python de codi obert està creixent.

Cada any que passes en un banc, “les habilitats que necessites interactuen amb l’atròfia normal del programari”, va advertir.

La programació de Python en un banc no és tan dolenta

Això importa? És evident que no si voleu dedicar tota la vostra carrera als serveis financers. Però si voleu treballar en una altra indústria, Paterson diu que trobareu que us heu quedat enrere: “Quan vaig marxar, m’havia oblidat pràcticament com lluitar amb Pip i virtualenv en forma (habilitats essencials per a Python normal), “Ell va dir.

Una vegada més, però, el fet que Paterson també hagi aconseguit reinventar-se com a programador en altres sectors fa pensar que escapar de la banca no és del tot impossible.

Els bancs estan secretament per davant de la corba

Això ens porta de nou a Hunter. Tot i que els bancs tenen els seus propis ecosistemes Python estranys, Hunter diu que no es mereixen la seva reputació com a retardats tècnics.

Mentre estava a Goldman Sachs a principis dels anys 2000, Hunter assenyala que l’empresa ja operava el que ara es veuria com un “entorn DevOps bastant avançat en forma de “tren” que va impulsar el seu codi. “Estàvem executant un El pipeline CICD escrit en Perl que construiria i distribuiria tot aquest codi”, diu. “En aquell moment eren 20 milions de línies de C++ i 10 milions de línies de Java i ho faríem arribar a totes les nostres màquines a tot el món”. similar existia en altres llocs.” TAquí hi ha moltes eines fora de la caixa per fer-ho ara, però en aquell moment era completament nou”.

Hunter diu que Goldman també estava per davant de la corba en el pas al tipus d’informàtica distribuïda que finalment es convertiria en el núvol. “Teníem una graella de càlcul interna que era innovadora. Podríeu fer un càlcul, dividir-lo en un munt de fragments diferents, posar-lo en diferents servidors, tenir preus en temps real i treure els vostres resultats a l’altre extrem”.

Hunter no ha treballat en finances des de fa una dècada i, per tant, està a diversos passos del que els bancs són fins ara. Però només perquè no sentiu parlar de nous productes que s’estan desenvolupant internament, diu que això no vol dir que els bancs encara no estiguin innovant. “Tot el que vam fer va ser alt secret i ningú de fora mai ho sabria”, diu de la seva etapa a Goldman. “Els bancs construeixen grans quantitats de coses per a casos d’ús específics que encara no existeixen i després el món es posa al dia”.

Això probablement s’aplica especialment al banc Python i a l’aprenentatge automàtic. – Els bancs tenen accés a alguns dels conjunts de dades més enormes del món. Si algú està utilitzant Python de manera innovadora ara, és probable que sigui una empresa financera. De vegades, la diferència no és dolenta.

Tens una història, un consell o un comentari confidencial que t’agradaria compartir?

Contacte: sbutcher@efinancialcareers.com en primera instància. Whatsapp/Signal/Telegram també disponible (Telegram: @SarahButcher)

Compte amb nosaltres si deixes un comentari al final d’aquest article: tots els nostres comentaris estan moderats per éssers humans. De vegades, aquests humans poden estar adormits o allunyats dels seus escriptoris, de manera que el teu comentari pot trigar una estona a aparèixer. Finalment ho farà, tret que sigui ofensiu o calumniós (en aquest cas no serà així).

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *