Banken verwenden Python als Programmiersprache auf seltsame Weise. Das ist ok.

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Banken verwenden Python als Programmiersprache auf seltsame Weise. Das ist ok.

Python ist zur wichtigsten Progarmmiersprache für Stellen im Finanzdienstleistungssektor geworden. So finden sich auf eFinancialCareers aktuell 1.486 Stellenangebote, in denen Python gefragt ist, ausserdem 1.333 Stellen, in denen  Java und nur 891, in denen C++ gefragt ist. Das war nicht immer so.

In einem aktuellen Kommentar auf HackerNews schreibt Sean Hunter, ehemaliger Vice President im Strats-Team bei Goldman Sachs, dass er während seiner Zeit dort – von 2002 bis 2011 – Python eingeführt hätte. „Ich war der, der bei Goldman Sachs zum ersten Mal Python benutzt hat. Damals war es eine ‚nicht zugelassene Technologie‘, aber der für meine Abteilung zuständige Partner rief mich an und sagte Folgendes: „Äh, hallo Sean, hier ist Armen. Ähm, ich habe gehört, dass Sie auf Python stehen. Und ich sage es mal so – wenn jemand in der Bahn sitzen und dort Python installieren würde, würde er wahrscheinlich nicht gefeuert werden. Soweit, tschüssi“, erzählt Hunter.

Im Nachgang zu der E-Mail des Partners sei, so schreibt Hunter, auf jedem einzelnen Rechner, der mit Risk und Pricing in der Securities Division bei Goldman Sachs zu tun hatte, Python installiert worden. Das war im Jahr 2002/2003. Die Revolution war im Gange.

Hunter, der heute als Berater tätig ist, berichtet dass Goldman Sachs Python anfangs nur für Infrastrukturberechnungen verwendet habe. Vor Python hätte Goldman Sachs Perl genutzt, das aber sei schwierig zu erlernen. „Bei Perl ist das Problem, dass es wahnsinnig leistungsfähig, aber auch unglaublich kompliziert und schwer zu verstehen ist.“ Python erfordere ähnlich viel konzeptioneller Raffinesse wie Perl, so Hunter: „Aber das in Code umzusetzen, ist viel einfacher.“

Nach dem Umstieg von Perl auf Python sei es ihm, so Hunter, gelungen, die Code-Pushes „aus der Bahn“, der Updates an die 20.000 Computer von Goldman verteilte, asymmetrisch zu machen. Das war bis dahin sehr schwer zu bewerkstelligen.

Banken und ihre merkwürdige Python-Programmierwelt

Hunter ist vor zehn Jahren bei Goldman Sachs gegangen und war seitdem bei einem Hedgefonds, bei Palantir und bei einem Fintech tätig. Seine Zeit bei Goldman Sachs war offenbar ein gutes Sprungbrett für seine weitere Laufbahn. Cal Paterson, ehemaliger Python-Entwickler bei Bank of America, Citi und J.P. Morgan, warnt allerdings, dass es den eigenen Marktwert in anderen Branchen beeinträchtigen kann, wenn man als Python-Programmierer im Banking tätig war.

In einem Blogbeitrag schrieb Paterson letzte Woche, dass Python bei Banken in einem seltsamen Paralleluniversum existiere. Python im Banking sei ein Mittel gewesen, um Finanzmodelle aus Excel herauszuholen, so Paterson. Es verwendet „brutal einfache“ Wertespeicher, um Fehler zu minimieren, beinhaltet proprietäre Bibliotheken und Tabellen und arbeitet immer auf der Bank-eigenen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE).

Aus diesem Grund, so Paterson, wird Python bei Banken ganz anders verwendet als anderswo. Python-Entwickler, die aus anderen Branchen zu Banken kommen, bräuchten lang, um sich einzuarbeiten. Schlimmer noch: Die Divergenz zwischen Banken-Python und Open-Source-Python wird immer grösser, so Paterson – und das obwohl Banken ihre eigenen  GitHub Pages haben.

Er warnt: Mit jedem zusätzlichen Jahr, das man bei einer Bank arbeitet „verkümmern die Skills, die man im Umgang mit normaler Software braucht“.

Python-Programmieren bei einer Bank: Gar nicht so schlecht

Ob das schlimm ist? Wenn Sie Ihr gesamtes Berufsleben in der Finanzbranche verbringen wollen, kann Ihnen das natürlich egal sein. Wer allerdings in eine andere Branche gehen will, wird laut Paterson feststellen, dass man den Anschluss verloren hat. „Als ich das Unternehmen gerade verlassen hatte, hatte ich so gut wie vergessen, wie man pip und virtualenv in Form bringt (wesentliche Fähigkeiten für normales Python)“, erinnert er sich.

Aber: Dass Paterson es geschafft hat, sich in anderen Bereichen als Programmierer neu zu erfinden, zeigt, dass es nicht gänzlich unmöglich ist, aus dem Banking wegzugehen.

Die Banken sind ihrer Zeit insgeheim voraus

Zurück zu Sean Hunter: Obwohl die Banken ihre eigenen merkwürdigen Python-Ökosysteme haben, hätten sie ihren schlechten Ruf als Technologie-Schnecken nicht verdient, so Hunter.

Während seiner Zeit bei Goldman Sachs in den frühen 2000ern hatte das Unternehmen bereits etwas, was man heute als „ziemlich fortschrittliche DevOps-Umgebung“ bezeichnen würde, und zwar in Form der „Bahn“, die den Code auslieferte. „Wir hatten eine in Perl geschriebene CICD-Pipeline im Einsatz, die den gesamten Code erstellte und verteilte“, berichtet er. „Damals waren es 20 Millionen Zeilen C++ und 10 Millionen Zeilen Java, die wir an alle unsere Computer weltweit verteilt haben.“ In anderen Bereichen gab es nichts Vergleichbares. „Heute gibt es jede Menge fertiger Tools für diese Aufgabe, aber damals war das völlig neu.“

Hunter sagt, dass Goldman Sachs der Zeit auch voraus war im Hinblick auf die Umstellung auf verteiltes Computing, aus dem später die Cloud werden sollte. „Wir hatten ein internes Computernetz, das wirklich innovativ war. Man konnte eine Berechnung nehmen, sie in verschiedene Teile aufteilen, sie auf verschiedene Server legen, Echtzeit-Preise eingeben und am anderen Ende die Ergebnisse ablesen.“

Hunter ist seit zehn Jahren nicht mehr im Finanzwesen tätig und daher weit weg von dem, was aktuell bei Banken passiert. Er sagt: Nur weil man nicht mitbekommt, was intern im Bereich Product entwickelt wird, bedeutet das nicht, dass Banken nicht innovativ seien. „Alles, was wir damals gemacht haben, war streng geheim. Draussen hat davon niemand etwas mitbekommen“, berichtet er über seine Zeit bei Goldman Sachs. „Banken entwickeln grosse Dinge für bestimmte Use Cases, die es noch nicht gibt – und dann erst macht das der Rest der Welt.“

Das könnte insbesondere für Banken-Python und Machine Learning gelten. Banken haben Zugang zu einigen der gigantischsten Datenpools weltweit. Wer aktuell innovativ mit Python arbeitet, ist darum wahrscheinlich bei einem Finanzunternehmen. Anders zu sein ist manchmal nicht schlecht.

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