- Страна
- Тайвань
Quantitative Researcher
Оценка ИИPoint72 — один из самых престижных хедж-фондов в мире, предлагающий отличные возможности для карьерного роста и работы с передовыми технологиями. Позиция идеально подходит для талантливых исследователей, стремящихся к работе на стыке финансов и технологий.
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 области эконометрики, регрессионного моделирования и пониманию фундаментальных данных. Работа в Point72 предполагает высокую конкуренцию и необходимость владения специфическим инструментарием (Barra, Axioma).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Quantitative Researcher в Тайване в топовых фондах уровня Point72 вознаграждение обычно значительно выше среднего по рынку и включает существенные бонусы. Рыночные оценки для опытных исследователей в этом регионе начинаются от 2.5 млн TWD.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ABOUT POINT72
Point72 is a leading global alternative investment firm led by Steven A. Cohen. Building on more than 30 years of investing experience, Point72 seeks to deliver superior returns for its investors through fundamental and systematic investing strategies across asset classes and geographies. We aim to attract and retain the industry’s brightest talent by cultivating an investor-led culture and committing to our people’s long-term growth.
JOB RESPONSIBILITIES
The internal alpha capture (IAC) team is focused on developing and implementing scalable long/short equity investment strategies that leverage insights from discretionary portfolio managers and analysts, using sophisticated risk management, portfolio construction and execution techniques.
This is an opportunity for students and researchers in quantitative finance, behavioral finance, and statistics to apply these techniques to solve niche practical investment challenges specific to a platform of equity portfolio managers. Specific responsibilities will include:
- End-to-end quantitative research project management including data exploration, cleaning and management, research hypothesis testing based on economic rationale, statistical/regression modeling, realistic simulation analysis, and presentation of results to the broader group.
DESIRABLE CANDIDATES
- Undergraduate, Masters, or PhD candidates or higher in finance, computer science, mathematics, or other quantitative discipline
- Strong analytical and quantitative skills, particularly related to quantitative equity investing
- Sound economic intuition when it comes to validating investment hypotheses
- Solid regression modeling foundations (linear, ridge, logit, etc.)
- Familiarity with fundamental data (estimates, actuals) and databases (compustat, ibes)
- Familiarity with commercial factor models (Barra, Axioma, etc.)
- Strong python skills, particularly in data manipulation and regression modeling
- Familiarity with SQL and version control (GIT)
- Commitment to the highest ethical standards
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Git
- Regression Analysis
- Quantitative Finance
- Statistics
- Data Manipulation
- Financial Modeling
- Econometrics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания основ количественного инвестирования и способности обосновать гипотезу.
Опишите процесс проверки инвестиционной гипотезы: от формирования экономической интуиции до статистического подтверждения.
Оценка технических навыков работы с данными и моделирования.
Какие методы регуляризации (например, Ridge или Lasso) вы бы использовали при работе с зашумленными финансовыми данными и почему?
Проверка знакомства с отраслевыми стандартами управления рисками.
Как вы интегрируете коммерческие факторные модели, такие как Barra или Axioma, в процесс построения портфеля?
Оценка практических навыков программирования для исследовательских задач.
Расскажите о самом сложном проекте по обработке данных в Python: с какими проблемами очистки данных вы столкнулись и как их решили?
Проверка понимания специфики работы с фундаментальными данными.
В чем заключаются основные сложности работы с базами данных типа Compustat или IBES при проведении бэктестинга?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
