yandex
P
point72
Страна
Великобритания
В офисеПолная занятость

Quantitative Researcher

ИИОценка ИИ

Исключительная возможность для начинающих квантов (0-2 года опыта) попасть в один из ведущих хедж-фондов мира. Работа в Cubist (Point72) предлагает доступ к уникальным данным, передовым технологиям и культуре высокой производительности, что гарантирует быстрый профессиональный рост.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена строгими требованиями к академическому бэкграунду (MS/PhD) и необходимостью владения сложным математическим аппаратом. Несмотря на то, что опыт в финансах не обязателен, конкуренция в Point72 крайне высока, а технические интервью включают проверку навыков работы с данными и алгоритмами.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана95 000 £
Рынок75 000 £ – 130 000 £
ИИОценка ИИ

Для позиции Quantitative Researcher начального уровня в Лондоне в топовых хедж-фондах зарплаты значительно превышают средние по рынку IT. Помимо базового оклада, существенную часть дохода составляет годовой бонус, который может достигать 50-100% от базы. Данная вакансия соответствует верхнему эшелону компенсаций в финансовом секторе Великобритании.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

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:

A new Cubist portfolio management team specializing in the systematic trading of equities is looking for a Quant Researcher whose core focus will be working on mid-frequency alpha strategies. Joining the team will provide a unique opportunity to be involved with the early stages of a product launch and develop within a growing team.

Responsibilities:

  • Perform rigorous and innovative research to discover systematic anomalies in the equities market
  • End-to-end development, including alpha idea generation, data processing, strategy backtesting, optimization, and production implementation
  • Identify and evaluate new datasets for stock return prediction
  • Maintain and improve portfolio trading in a production environment
  • Contribute to the analysis framework for scalable research

Requirements:

  • MS or PhD in a quantitative discipline
  • 0-2 years of professional work experience
  • A background in financial markets is not necessary, but an interest in the field is essential
  • Proven expertise in Python and handling large datasets
  • Fluency in data science practices, e.g., feature engineering. Experience with machine learning is a plus
  • Highly motivated, curious, and critical thinker
  • Collaborative mindset with strong independent research abilities
  • Commitment to the highest ethical standards

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Quantitative Research
  • Backtesting
  • Feature Engineering
  • Data Analysis
  • Statistics
  • Financial Modeling

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка навыков работы с временными рядами и понимания специфики финансовых данных.

Как вы справляетесь с проблемой переобучения (overfitting) при разработке стратегий на исторических данных?

Оценка технических навыков владения основным инструментом анализа.

Опишите ваш опыт работы с библиотеками Pandas и NumPy для обработки терабайтных наборов данных. Какие методы оптимизации памяти вы используете?

Проверка понимания процесса создания торговых сигналов.

Расскажите о процессе генерации и проверки гипотезы для новой альфа-стратегии: от идеи до бэктеста.

Оценка знаний в области машинного обучения, упомянутого в вакансии.

Какие методы машинного обучения наиболее применимы для прогнозирования доходности акций и почему?

Проверка критического мышления и умения работать с данными.

Как вы оцениваете качество и надежность нового набора данных перед включением его в модель?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

P
point72
Великобритания
более 1000 офферов получено
4.9

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!