- Страна
- США
Data Engineer
Оценка ИИИсключительная возможность для карьерного роста в одном из ведущих хедж-фондов мира. Работа в команде экспертов из топовых технологических и финансовых компаний обеспечивает уникальную среду для обучения.
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 ИИВысокая сложность обусловлена элитарностью компании и требованиями к сильным математическим навыкам. Кандидату необходимо иметь степень магистра или PhD и опыт работы в высоконагруженных средах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в топовых хедж-фондах Нью-Йорка для специалистов с опытом 1-3 года значительно превышают средние показатели по рынку IT, часто включая существенные годовые бонусы. Данная позиция соответствует уровню компенсации Tier-1 компаний.
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 is one of the world’s premier investment firms. The firm 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.
About our Team:
KEPL is a fast-growing team at Cubist Systematic Strategies. We are specialized in medium-frequency statistical arbitrage strategies with high Sharpe. The team is made up of people from top universities and top tier trading and tech firms, including: D.E. Shaw, Two Sigma, Citadel, Meta, Google, etc. We have an open and collaborative culture, and we value rigorous research and innovative technologies.
Please send CVs to kepl-talent@cubistsystematic.com with “2025 KEPL DE Application” in the subject line.
Role:
We are looking for a quantitative software developer to join our team and contribute to multiple initiatives that aim to expand our business. The candidate should be passionate about financial market, data and technology. In this team, the candidate will gain full-stack exposure and build expertise in multiple aspects of quantitative trading.
Responsibilities:
- Improve data ETL pipeline and build tools to analyze new data efficiently.
- Build technologies to bolster research & trading efficiency.
- Expand to new markets and asset classes.
- Manage day-to-day operations in a fast-paced environment.
Requirements
- Master/PhD degree in math, computer science, engineering, or other related fields.
- 1-3 years of professional experience in software development or data science/analytics.
- Strong combination of quantitative skills and programming skills.
- Proficiency in Python; knowledge of common data analytics tools (e.g., SQL, pandas) is a plus.
- Familiarity with the Linux environment.
- Excellent written and verbal communication skills.
- Willing to work in a fast-paced start-up environment.
- Commitment to the highest ethical standards.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- Linux
- ETL
- Data Analysis
- Quantitative Finance
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации обработки данных, что критично для торговых стратегий.
Как бы вы оптимизировали ETL-процесс, который обрабатывает терабайты рыночных данных ежедневно, используя pandas и SQL?
Оценка понимания специфики финансовых данных.
С какими типичными проблемами качества данных (data quality) вы сталкивались в финансовых временных рядах и как их решали?
Проверка навыков работы в Linux, указанных в требованиях.
Опишите ваш опыт автоматизации задач в среде Linux. Какие инструменты вы используете для мониторинга состояния пайплайнов?
Проверка способности работать в междисциплинарной среде (кванты + разработка).
Расскажите о случае, когда вам нужно было перевести сложную математическую модель в эффективный программный код. С какими трудностями вы столкнулись?
Оценка стрессоустойчивости и умения расставлять приоритеты.
Как вы справляетесь с критическими сбоями в операционной деятельности в условиях быстро меняющегося рынка?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
