- Страна
- США
Quantitative Researcher
Оценка ИИПозиция в Cubist (Point72) — это высшая лига количественного трейдинга с доступом к уникальным данным и передовым технологиям. Вакансия предлагает отличные карьерные перспективы и работу в интеллектуально стимулирующей среде, хотя и предполагает высокий уровень стресса.
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 глубоким знаниям в математике и статистике, а также необходимостью владения сразу двумя языками программирования (C++ и Python). Работа в сфере HFT-трейдинга требует исключительной точности и опыта работы с огромными массивами данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Quantitative Researcher с опытом от 3 лет в Нью-Йорке в таких фирмах, как Point72, базовая зарплата обычно дополняется значительными бонусами, что может выводить совокупный доход далеко за пределы средних рыночных значений. Указанный диапазон отражает только фиксированную часть (base salary) для топовых хедж-фондов.
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.
RESPONSIBILITIES
- Perform rigorous applied research to discover systematic anomalies in equities markets
- Present actionable trading ideas and enhance existing strategies
- Identify short term opportunities in the high frequency/intraday space
- Participate in end-to-end development (i.e. data orchestration, alpha idea generation, simulation, strategy implementation, and performance evaluation)
- Contribute towards the team’s research tooling and its efficiency
- Help establish a collaborative mindset and shared ownership
REQUIREMENTS
- Bachelor’s degree or higher in mathematics, statistics, computer science, or similar quantitative discipline
- 3+ years of work experience in systematic alpha research in equities using high frequency/intraday data
- Fluency in data science practices, e.g., feature engineering, signal combining
- Technically comfortable handling large datasets
- Comfortable coding in both C++ and Python in a Linux environment
- Exposure working with cloud computing platforms such as AWS
- Highly motivated and willing to take ownership of his/her work
- Collaborative mindset with strong independent research ability
- Commitment to the highest ethical standards
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- C++
- Linux
- AWS
- Statistics
- Mathematics
- Data Science
- Feature Engineering
- Quantitative Research
- High-Frequency Trading
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практических навыков работы с данными и понимания микроструктуры рынка.
Расскажите о наиболее значимой альфе, которую вы разработали для внутридневной торговли: с какими проблемами в данных вы столкнулись?
Оценка технической компетенции в C++, критически важной для высокочастотной торговли.
Как бы вы оптимизировали процесс обработки рыночных данных в реальном времени на C++, чтобы минимизировать задержки (latency)?
Проверка понимания процесса построения моделей и предотвращения переобучения.
Какие методы регуляризации и валидации вы используете при комбинировании множества краткосрочных сигналов, чтобы избежать подгонки под кривую?
Оценка опыта работы с облачными технологиями в контексте количественных исследований.
Опишите ваш опыт использования AWS для масштабирования симуляций стратегий или обработки данных.
Проверка этических стандартов и умения работать в команде.
Как вы подходите к вопросу совместного владения кодом и результатами исследований в команде с высокой конкуренцией?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
