Jane-Street-CTO: „Python kann jeder ein bisschen, aber richtig gut sind die wenigsten“
Bei Jane Street ist nicht nur auf dem Trading Floor einiges in Bewegung. Auch die Engineering-Kultur des Market Makers hat sich in den vergangenen Jahren deutlich verändert: Die Firma hat Python eingeführt, das bei ihren Machine-Learning-Projekten sehr hilfreich ist, aber auch manche Probleme mit sich bringt.
„Was mir Sorgen macht ist, dass sich Leute von ihren Tools vereinnahmen lassen“, sagte Jane-Street-CTO Ron Minsky diese Woche im Unternehmenspodcast der Firma Signals and Threads. Jane Street setzt seit Jahrzehnten auf die funktionale Programmiersprache OCaml und hat dafür gesorgt, dass alle Mitarbeitenden sie beherrschen – damit sie sich „in jeder Codebasis zurechtfinden und etwas bewegen können“. Durch Python ist laut Minsky jetzt eine „natürliche Aufteilung“ entstanden, bei der Leute „in einem Bereich richtig gut werden“, aber nicht mehr unbedingt überall einsetzbar sind. Sein Wunsch: „Ich würde wirklich gern in einer Welt leben, in der es nicht einerseits OCaml- und andererseits Python-Entwickler gibt, sondern einfach nur Software-Engineers.“
Anders als OCaml ist Python keine Nischensprache – im Gegenteil: Es ist die beliebteste Programmiersprache überhaupt und führt den TIOBE-Index an. „Python kennt jeder“, sagt Minsky, „aber die wenigsten sind richtig gut darin. Um wirklich gut zu werden, muss man viel lernen.“ Er verweist auf „Mitarbeitende, die schon sehr lange“ bei Jane Street sind – und Python womöglich bis vor Kurzem gar nicht lernen mussten.
Aaron Bauer, Developer Educator bei Jane Street, erklärt im Podcast, dass Researcher und Trader einen Großteil ihrer Arbeit in Python über Notebooks erledigen: „Es gibt verschiedene Notebook-Lösungen, aber alle haben erhebliche Schwächen oder Einschränkungen.“ Eine häufige Einschränkung ist, dass der Code in diesen Notebooks „nicht immer leicht zu teilen“ sei. Bauer sagt aber, dass Jane Street dafür gerade eine Lösung entwickelt.
Bei Jane Street ändern sich nicht nur die Sprachen, sondern auch die Art, wie programmiert wird. Minsky sagt, dass zur „modernen Realität eines Software Engineers“ dank agentischer Coding-Tools „im Verhältnis zur eigenen Zeit deutlich mehr Code-Review“ gehöre. Ein „echtes Problem“ sieht er darin, wenn Entwickler „zu sehr auf Vibe Coding setzen, sich von LLMs Zeug generieren lassen und nicht mehr nachdenken“. KI-generierte Programme können seiner Aussage nach „unheimlich“ sein: Sie wirkten gut geschrieben und vorzeigbar, nichts deute auf ein Problem im Code hin – „und trotzdem sind sie oft total kaputt“.
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