- Страна
- Гонконг
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Campus Quantitative Researcher (Spring 2026 / Fall 2026)
Jump Trading — один из самых престижных работодателей в сфере HFT. Вакансия предлагает уникальное обучение, работу с передовыми технологиями и высочайший потенциал дохода.
Сложность вакансии
Чрезвычайно высокий порог входа из-за жесткого отбора среди лучших студентов мира. Требуются исключительные математические способности, навыки программирования и понимание ML/LLM.
Анализ зарплаты
Для позиций Quantitative Researcher в топовых проп-трейдинговых фирмах Гонконга базовая зарплата для выпускников обычно начинается от 100-120 тысяч долларов США в год, не включая значительные бонусы, которые могут удваивать эту сумму. Данная оценка соответствует рыночным стандартам для элитных количественных фондов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в jumptrading уже сейчас
Присоединяйтесь к элите количественных исследований в Jump Trading и начните карьеру на острие финансовых технологий в Гонконге!
Описание вакансии
Jump Trading Group is committed to world class research. We empower exceptional talents in Mathematics, Physics, and Computer Science to seek scientific boundaries, push through them, and apply cutting edge research to global financial markets. Our culture is unique. Constant innovation requires fearlessness, creativity, intellectual honesty, and a relentless competitive streak. We believe in winning together and unlocking unique individual talent by incenting collaboration and mutual respect. At Jump, research outcomes drive more than superior risk adjusted returns. We design, develop, and deploy technologies that change our world, fund start-ups across industries, and partner with leading global research organizations and universities to solve problems.
Our trading teams are each comprised of a dynamic group of traders, quantitative researchers, and engineers who work together to examine the global markets, seeking to understand the complexities of various traded products and exchanges. They leverage their impeccable statistical analysis and data mining skills, using the results of their research to make forecasts and develop profitable predictive trading models.
*\*Candidates for this off cycle internship should be graduating in 2026 or 2027 and be interested in working in Hong Kong for their full-time job after graduation.*
Who Should Apply?
- We are seeking the sharpest analytical minds from top undergraduate and graduate programs. Ideal candidates have an uncommon drive to learn and improve, an entrepreneurial spirit, and strong skills in programming and/or quantitative analysis (statistics, data mining, mathematics, machine learning, etc.).
- No prior knowledge of finance or trading is necessary. We’ll give you the training that you’ll need.
- Machine Learning (ML) and Large Language Model expertise (LLM) is highly desired.
- Reliable and predictable availability required.
- Although we strongly value training in Computer Science and Mathematics, we are excited to meet people with exceptional achievements in any technical discipline. Recent hires include students from fields such as Electrical Engineering, Statistics, Physics, Neuroscience, Materials Science, Operations Research, and more.
If you have outstanding skills in math, ML, and programming and you are curious about the challenge of improving research with daily feedback from competitive markets, we hope you’ll apply.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- Python
- Machine Learning
- Large Language Models
- Statistics
- Computer Science
- Data Mining
- Mathematics
- Quantitative Analysis
- Physics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний теории вероятностей, критически важных для оценки рыночных рисков.
У вас есть 100-этажное здание и два стеклянных шара. Как за минимальное количество попыток определить этаж, при падении с которого шар разбивается?
Оценка навыков работы с данными и понимания современных алгоритмов.
Объясните разницу между переобучением (overfitting) и недообучением (underfitting) в контексте финансовых временных рядов. Как вы будете бороться с переобучением?
Проверка алгоритмической подготовки и эффективности кода.
Реализуйте эффективный алгоритм для поиска скользящего медианного значения в потоке данных. Какова будет временная сложность?
Оценка способности применять математический аппарат к реальным рыночным ситуациям.
Как бы вы подошли к моделированию волатильности актива, если данные имеют 'тяжелые хвосты' (fat tails)?
Проверка интереса к актуальным технологиям, упомянутым в вакансии.
Каким образом Large Language Models (LLM) могут быть использованы для извлечения сигналов из неструктурированных финансовых новостей?
Похожие вакансии
CFO (Chief Financial Officer)
Руководитель отдела коммерческих финансов
Финансовый менеджер / помощник по финансовому учету
Руководитель направления контроля рисков (процентный риск)
Associate / Старший Associate (Кредитование корпоративных клиентов)
Chief Financial Officer (CFO)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Гонконг