Technische Umsetzung in Trading- und Risikosystemen.
Engineering für die Plattformen und Integrationen, auf denen der Handelsbetrieb täglich aufbaut.
Openlink Endur
Vollständige Implementierungs- und Betriebsunterstützung für Endur (Trading & Risk) — von der Produkt-Modellierung bis zur betriebsnahen Stabilisierung.
Endur Engineering im Detail →- — Trade- und Risiko-Workflows, Stammdaten, Produkt- und Deal-Modellierung
- — Erweiterungen: AVS/JVS-Entwicklung, Reports, Services, Performance-Analyse
- — Upgrade- und Release-Vorbereitung: Impact-Analyse, Regression, Cutover, Hypercare
- — Betrieb: Incident-Analyse, Batch-Monitoring, Stabilisierung und Runbooks
Triple A Portfolio Management
Portfolio Management, Analytics und Valuation — Engineering und Integration für end-to-end Datenflüsse zwischen Triple A und Umsystemen.
- — Portfolio-Strukturen, Instrumente, Kurven und Bewertungslogik
- — Analytics- und Valuation-Prozesse: Konfiguration, Fehleranalyse, Reconciliation
- — Datenqualität: Validierung, Plausibilisierung und Klärungsprozesse
- — Integration zu Marktdaten, Referenzdaten und Reporting-Systemen
Integrationen & Datenflüsse
Schnittstellen-Engineering von Design bis Betriebsübergabe — produktionsnah, mit Fehlerbehandlung und vollständiger Dokumentation.
Zur Integrationsseite →- — API-Design (REST/SOAP), Messaging (Kafka, MQ, AMQP), Batch/File-Ketten
- — ETL/ELT-Pipelines für Settlement, Risikodaten und Marktdaten
- — Fehlerhandling, Retry-Logik, Idempotenz und Auditierbarkeit
- — End-to-End-Monitoring, Alerting und Betriebsübergabe mit Runbooks
Cloud & Modernisierung
Cloud-Anbindung und Modernisierung für ETRM-Umgebungen — pragmatisch, ohne Rip-and-Replace-Dogmatismus, mit Blick auf operative Kosten und Sicherheit.
- — Hybrid-Integration: on-premise ETRM mit Cloud-Infrastruktur (Azure, AWS)
- — Landing Zones, Network-Baselines und Security-Konfiguration
- — CI/CD für Integrations- und Datenpipelines
- — Kosten- und Laufzeit-Transparenz für Batch/Compute-Workloads
Daten & Architektur
Datenqualität, Architekturberatung und Schnittstellenlogik für ETRM-Umgebungen — mit Fokus auf produktionsnahe Systemrealität, nicht auf theoretische Zielbilder.
- — Datenqualitäts-Konzepte: Validierung, Plausibilisierung, Klärungsprozesse
- — Mapping und Transformation für komplexe ETRM-Datenstrukturen
- — Zielarchitektur-Reviews: Ist-Analyse, Schwachstellen, Modernisierungspfade
- — Reporting-Schnittstellen: Datenextraktion, Aggregation, Konsistenzprüfung
KI-Einbindung
Wir integrieren KI-Komponenten gezielt in ETRM-Prozesse — dort, wo ein messbarer operativer Beitrag realistisch ist. Kein Hype, keine Generalversprechen, keine KI um der KI willen.
Anomalieerkennung im Settlement
Automatische Erkennung ungewöhnlicher Abweichungen in Trades, Positionen und Settlement-Daten — bevor sie in nachgelagerte Systeme fließen.
Datenqualität für Marktdaten
KI-gestützte Plausibilisierung von Kurven und Preisreihen, bevor sie in Bewertungsmodelle und Risikosysteme einfließen.
Intelligentes Betriebsmonitoring
Automatische Analyse von Batch-Protokollen und System-Events — kritische Muster werden frühzeitig erkannt, bevor daraus Incidents werden.
Guardrails, Datenabgrenzung, Logging und Prompt/Response-Kontrollen sind Teil jeder KI-Integration — keine optionalen Extras.
Häufige Fragen
Übernehmt ihr auch reine Architektur-Reviews?
Liefert ihr Implementierung oder nur Beratung?
Wie arbeitet ihr mit internen Teams zusammen?
Unterstützt ihr Vendor- und Release-Management?
Macht ihr Datenmigrationen?
Welche Deliverables sind typisch?
Projekt besprechen.
kontakt@kiatipi.de — wir antworten auf konkrete Anfragen.