- Страна
- Тайвань
Quantitative Finance Researcher
Исключительная возможность для карьеры в топовом хедж-фонде (Point72/Cubist). Вакансия предлагает обучение для кандидатов без финансового бэкграунда и работу с уникальными данными, что делает её крайне привлекательной для талантливых исследователей.
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
Высокая сложность обусловлена требованиями к ученой степени (M.S./Ph.D.) и необходимости проводить независимые исследования в условиях высокого давления. Работа в хедж-фонде такого уровня требует исключительных навыков в математике и программировании.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплаты в Point72 обычно находятся на верхнем пределе рынка для количественных исследователей в Тайване, часто дополняясь значительными бонусами по результатам работы. Указанный рыночный диапазон отражает базовые оклады для специалистов с Ph.D. в финансовом секторе региона.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Quantitative Researchers are responsible for independently conducting quantitative financial research with a focus on statistical and predictive models.
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 Researchers are responsible for independently conducting quantitative financial research with a focus on statistical and predictive models. Successful researchers manage all aspects of the research process including methodology selection, data collection and analysis, testing, prototyping, backtesting, and performance monitoring.
Desirable Candidates
- M.S., Ph.D., or Ph.D. candidates in finance, computer science, mathematics, physics, or other quantitative discipline.
- Programming in any of the following: C++, C#, Java, or Python.
- Strong analytical and quantitative skills.
- Keen interest in quantitative research and metrics driven decision making.
- Demonstrated ability to conduct independent research utilizing large data sets.
- Detail-oriented.
- Passion for spotting trends in data.
- Willingness to take ownership of his/her work, working both independently and within a small team.
- Ability to work under pressure.
Prior experience developing, researching, or implementing quantitative models for equities is preferred, but not required. We will provide training for new researchers without finance backgrounds.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- C++
- Java
- Statistics
- Quantitative Research
- Backtesting
- Data Analysis
- Predictive Modeling
- Mathematics
- Physics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата структурировать процесс исследования от гипотезы до реализации.
Опишите ваш процесс проведения независимого исследования: как вы выбираете методологию и проверяете статистическую значимость результатов?
Оценка технических навыков работы с данными, что критично для количественных исследований.
С какими самыми большими наборами данных вы работали и как вы решали проблемы очистки и нормализации данных?
Проверка понимания специфики финансовых рынков и работы с временными рядами.
Как вы подходите к проблеме переобучения (overfitting) при разработке прогностических моделей для финансовых рынков?
Оценка навыков программирования в контексте оптимизации вычислений.
Какие инструменты или библиотеки в Python/C++ вы используете для оптимизации производительности при обработке больших объемов данных?
Проверка стрессоустойчивости и умения работать в команде.
Расскажите о случае, когда ваша модель не показала ожидаемых результатов. Как вы анализировали ошибки и какие выводы сделали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

