- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Fundamental Data Researcher
Оценка ИИПрестижная компания (Point72/Cubist) с отличной репутацией в сфере количественного инвестирования. Роль предлагает интересные задачи на стыке финансов и анализа данных, хотя требует высокой концентрации и специфических знаний.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области бухгалтерского учета и финансовой отчетности (10-K, 10-Q), а также навыков работы с данными. Высокая планка ожиданий от кандидатов в Cubist (подразделение Point72) делает отбор достаточно строгим.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Data Researcher в хедж-фондах уровня Tier-1 в Нью-Йорке и Чикаго обычно выше среднерыночной по сектору Data Science и включает значительные бонусы. Указанный диапазон отражает базовую часть вознаграждения без учета переменной составляющей.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Fundamental Data Researcher position at Point72. With a solid background in financial data analysis and a deep understanding of corporate filings such as 10-Ks and 10-Qs, I am confident in my ability to design and manage the robust data normalization processes your team requires for systematic credit trading.
Throughout my career, I have developed a keen eye for detecting anomalies in fundamental data and have experience in conducting deep-dive case studies to ensure data integrity. My analytical mindset, combined with my interest in corporate events and capital structure changes, aligns perfectly with the responsibilities of this role. I am particularly excited about the opportunity to proactively search for alternative data sets that can provide a competitive edge in the US credit markets.
I am a tenacious and detail-oriented professional who thrives in collaborative environments. Whether it is leveraging my knowledge of accounting or applying Python for empirical data analysis, I am committed to delivering high-quality insights that drive portfolio performance. I look forward to the possibility of contributing to the Cubist team's success.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в point72 уже сейчас
Присоединяйтесь к Cubist и станьте ключевым звеном в разработке стратегий для американских кредитных рынков!
Описание вакансии
ROLE
A Cubist portfolio management team specializing in the systematic trading of US credit markets is looking for a highly talented Data Researcher.
RESPONSIBILITIES
- Design and own a process of normalizing and sanitizing fundamental data across a wide universe of public companies (based on 10Q, 10K, etc.)
- Design and own a process of tracking real-time data of corporate bond issuances/redemptions/etc. and other relevant corporate events
- Conduct independent research of the fundamental data, detecting anomalies and outliers. Prioritize and conduct deep dive case studies
- In collaboration with the research team, make predictions of capital structure changes and corporate event outcomes
- Proactively search for alternative, unstructured data sets with signal potential for corporate credit
REQUIREMENTS
- Undergraduate degree or higher in Accounting, Economics, Business, or other related discipline
- 2+ years of work experience as an accountant, financial data analyst, industry analyst, or other related role
- CPA or CFA is a plus. Coursework in Statistics and Econometrics and skills in empirical data analysis are a plus
- Some programming skills are a plus (e.g., Python) and a strong self-learner
- Tenacious, detail-orientated, and organized
- Strong communication skills
- Team player, driven and collaborative
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Accounting
- Economics
- Financial Analysis
- Python
- Statistics
- Econometrics
- Data Analysis
- CFA
- CPA
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности работать с первоисточниками данных, что является основной задачей.
Опишите ваш процесс нормализации данных из отчетов 10-K и 10-Q для крупной выборки компаний. С какими основными трудностями вы сталкивались?
Важно понять, как кандидат выявляет ошибки в данных, которые могут повлиять на торговые модели.
Расскажите о случае, когда вы обнаружили аномалию в финансовых данных. Как вы провели расследование и к каким выводам пришли?
Роль подразумевает прогнозирование изменений в структуре капитала.
Как выпуск новых облигаций или программа обратного выкупа акций обычно отражается на кредитном профиле компании?
Проверка технического потенциала для автоматизации задач.
Как бы вы использовали Python для автоматизации сбора или проверки данных о корпоративных событиях?
Оценка способности находить нестандартные решения для получения альфы.
Какие альтернативные или неструктурированные наборы данных, по вашему мнению, могут быть полезны для анализа корпоративного кредитного риска?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Specialist, Provider Data Operations
Senior Data Engineer
Sr. Data Engineer
Senior Data Analyst
Senior Data Engineer II
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
- США