- Страна
- США
Equity Quantitative Researcher
Оценка ИИPoint72 — один из ведущих хедж-фондов мира, что гарантирует отличные карьерные перспективы и работу с лучшими специалистами. Вакансия предлагает полный цикл разработки стратегий, что крайне ценно для профессионального роста квант-исследователя.
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 требованиями к ученой степени (MS/PhD) и глубоким знаниям в области прикладной статистики и линейной алгебры. Работа в хедж-фонде такого уровня предполагает жесткую конкуренцию и необходимость владения полным циклом разработки стратегий.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Quantitative Researcher в Нью-Йорке в топовых хедж-фондах уровень компенсации значительно выше среднего по рынку. Указанные оценки включают базовый оклад, но общий доход (TC) может быть существенно выше за счет бонусов по результатам работы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ROLE/RESPONSIBILITES
- Perform rigorous and innovative research to discover systematic anomalies in equity market
- End-to-end development: alpha idea generation, data processing, strategy backtesting, optimization and production implementation
- Identify and evaluate new datasets for stock return predictions
- Maintain and improve the portfolio trading in production environment
REQUIREMENTS
- MS or PhD in physics, engineering, statistics, applied math, quantitative finance or other quantitative fields with a strong foundation in statistics
- 1+ years of work experience in systematic alpha research in equities
- Experience developing short term alpha signals (intraday or a few days) is a plus
- Demonstrated proficiency in R or Python
- Strong command of foundations of applied statistics, linear algebra, and time series models
- Ability to quickly and efficiently scrub, format, and manipulate large, raw data sources
- Strong knowledge of financial markets
- Highly motivated, willing to take ownership of his/her work
- Collaborative mindset with strong independent research ability
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- R
- Statistics
- Linear Algebra
- Time Series Analysis
- Quantitative Finance
- Backtesting
- Alpha Generation
- Data Processing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата генерировать идеи для поиска рыночных неэффективностей.
Опишите ваш процесс поиска новых источников альфы в акциях: от гипотезы до тестирования.
Оценка технических навыков работы с данными, что критично для данной роли.
С какими самыми сложными проблемами в очистке и обработке сырых финансовых данных вы сталкивались и как их решали?
Проверка понимания статистических методов, указанных в требованиях.
Как вы боретесь с проблемой переобучения (overfitting) при разработке краткосрочных торговых стратегий?
Оценка опыта работы с конкретными временными горизонтами, упомянутыми в вакансии.
В чем заключаются основные различия в моделировании интрадей-сигналов по сравнению со стратегиями с недельным горизонтом удержания?
Проверка знаний в области портфельного менеджмента.
Как вы подходите к оптимизации портфеля и управлению рисками при внедрении новой стратегии в продакшн?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
