- Страна
- Сингапур
Cubist Quantitative Researcher
Оценка ИИЭто престижная позиция в одном из ведущих хедж-фондов мира с доступом к уникальным данным и ресурсам. Работа в Сингапуре в Cubist предлагает отличные карьерные перспективы и высокую компенсацию, хотя и требует полной самоотдачи.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует исключительных навыков в математике и программировании, а также подтвержденного опыта в поиске альфа-сигналов. Высокая конкуренция в Point72 и строгие требования к качеству кода и точности исследований делают эту позицию крайне сложной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в Point72 (Cubist) обычно находятся на верхнем пределе рынка для количественных исследователей в Сингапуре, часто дополняясь значительными бонусами по результатам работы. Указанный диапазон отражает базовую часть для специалистов с опытом от 2 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ABOUT CUBIST
Cubist Systematic Strategies, an affiliate of Point72, deploys systematic, computer-driven trading strategies across multiple liquid asset classes, including equities, futures and foreign exchange. The core of our effort is rigorous research into a wide range of market anomalies, fueled by our unparalleled access to a wide range of publicly available data sources.
ROLE
Our research center in Singapore is seeking an experienced researcher with a strong background in alpha research. In this highly selective role you will have access to abundant research resources and exciting opportunities to discover high quality alpha signals that directly drive our investment decisions.
RESPONSIBILITIES
- Conduct original quantitative alpha signal research
- Manage all aspects of the research process, including data analysis, alpha signal discovery, backtesting, trading idea generation, alpha signal/portfolio analysis and the management of production code
- Evaluate new datasets for alpha potential
- Follow, digest, analyze and improve upon the latest academic research
DESIRABLE CANDIDATES
- 2+ years of research experience in Equities.
- Ph.D. or M.S. in finance, accounting, economics, mathematics, statistics, physics, computer science, operations research, or another quantitative discipline.
- Programming in any of the following: R, Python, or C++.
- Experience with SQL.
- Demonstrated ability to learn and apply new methodologies to alpha generation.
- Ability to work both independently and collaboratively within a team.
- Strong desire to deliver high quality results in a timely fashion.
- Detail-oriented.
- Willingness to take ownership of his/her work.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- R
- C++
- SQL
- Quantitative Research
- Alpha Generation
- Backtesting
- Data Analysis
- Statistics
- Mathematics
- Finance
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата находить закономерности в данных, что является основной задачей роли.
Опишите ваш самый успешный альфа-сигнал: как вы пришли к идее, какие данные использовали и как оценивали его устойчивость?
Важно понять, как кандидат справляется с переобучением моделей на исторических данных.
Как вы боретесь с проблемой переобучения (overfitting) при тестировании стратегий на исторических данных?
Работа требует навыков обработки больших объемов данных.
С какими самыми большими наборами данных вы работали и как вы оптимизировали процесс их обработки в Python или C++?
Проверка умения критически оценивать и внедрять современные научные разработки.
Расскажите о недавней академической статье по финансам или машинному обучению, которую вы адаптировали для своих исследований. Что именно вы улучшили?
Оценка понимания рисков и структуры портфеля.
Как вы подходите к анализу корреляции между новыми сигналами и уже существующим портфелем?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
