- Страна
- Сингапур
Cubist Quantitative Researcher Intern
Оценка ИИЭто престижная стажировка в одном из ведущих хедж-фондов мира с отличными перспективами карьерного роста. Вакансия предлагает уникальную возможность обучения для Ph.D. студентов, хотя и устанавливает очень высокую планку для кандидатов.
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 ИИПозиция крайне селективна и требует статуса кандидата наук (Ph.D.) в количественных дисциплинах. Основная сложность заключается в необходимости сочетать глубокие академические знания с практическими навыками программирования и анализа данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок уровня Ph.D. в сфере количественных финансов в Сингапуре предлагается конкурентоспособная оплата, значительно превышающая средние показатели для интернов в других отраслях. Указанные рыночные оценки отражают высокий спрос на специалистов с глубокой математической подготовкой в финансовом хабе Азии.
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
Quantitative alpha research requires mastery of multiple domains. The best research requires original research ideas, good intuition, strong data analysis skills, and good research planning. Our research directly drives our investment decisions. This role is highly selective. We have a long history of training extraordinarily talented academic researchers to succeed in the investment services industry. Prior experience in the financial services industry is not required.
RESPONSIBILITIES
- Provide research assistance to full-time researchers
- Assist with data collection and preliminary analysis
- Follow, digest, analyze and improve upon the latest academic research
DESIRABLE CANDIDATES
- Ph.D. candidates in finance, economics, mathematics, statistics, physics, computer science, or other quantitative discipline.
- Programming in any of the following: R, Python, or C++.
- Experience with SQL.
- Solid research experience in the field of the candidate’s specialty.
- Strong analytical and quantitative skills.
- Detail-oriented.
- Demonstrated ability to learn and apply new methodologies to real life problems.
- Willingness to take ownership of his/her work.
- Ability to work both independently and collaboratively within a team.
- Strong desire to deliver high quality results in a timely fashion.
- Prior experience in the financial services industry is not required.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- R
- C++
- SQL
- Quantitative Analysis
- Statistics
- Data Analysis
- Research
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата применять теоретические знания к реальным рыночным данным.
Опишите ваш опыт работы с зашумленными наборами данных: какие методы очистки и нормализации вы использовали?
Оценка навыков программирования, необходимых для реализации исследовательских идей.
Как бы вы оптимизировали алгоритм обработки больших объемов данных в Python или C++, чтобы минимизировать использование памяти?
Проверка понимания основ количественных финансов и статистического анализа.
Как вы оцениваете статистическую значимость найденной рыночной аномалии, чтобы избежать переобучения (overfitting)?
Оценка способности кандидата работать с академической литературой, что указано в обязанностях.
Расскажите о недавней научной статье в области финансов или эконометрики, которая вас заинтересовала. Как бы вы проверили её выводы на практике?
Проверка мотивации и умения работать в команде.
Почему вы решили перейти из академической среды в сферу количественного трейдинга и как ваш исследовательский стиль впишется в работу Cubist?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
