yandex
point72
Страна
США
Зарплата
150 000 $ – 200 000 $
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
В офисеПолная занятость

Quantitative Researcher - Macro

Оценка ИИ

Престижная позиция в одном из ведущих хедж-фондов мира с конкурентной базовой зарплатой и значительными бонусами. Роль предлагает доступ к уникальным данным и возможность работать над сложными задачами на стыке финансов и технологий.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованиями к ученой степени (PhD/Masters) и глубоким знаниям в области машинного обучения и эконометрики. Работа в Cubist (Point72) предполагает высочайший уровень конкуренции и владение сложным стеком для анализа временных рядов.

Анализ зарплаты

Медиана185 000 $
Рынок140 000 $ – 225 000 $
Оценка ИИ

Указанная базовая зарплата ($150k-$200k) полностью соответствует рыночным стандартам для Quantitative Researcher в Нью-Йорке. Стоит учитывать, что в данной индустрии значительную часть общего дохода (TC) составляет дискреционный бонус, который может удваивать базовую ставку.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the Quantitative Researcher - Macro position at Cubist Systematic Strategies. With a solid background in developing systematic trading models and a deep proficiency in the Python machine learning stack, I am eager to contribute to your team's mid-frequency alpha strategies across FX, commodities, and fixed income markets.

My experience aligns closely with your requirements for alpha research and portfolio optimization. I have a proven track record of synthesizing predictive signals for both cross-sectional and time-series models, utilizing advanced regression techniques and feature engineering. I am particularly drawn to Point72's reputation for rigorous research and unparalleled data access, and I am confident that my creative mindset and self-starter attitude will allow me to thrive in your fast-paced, team-oriented environment.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в point72 уже сейчас

Присоединяйтесь к элитной команде Cubist и создавайте будущее систематической торговли макро-активами в Point72.

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

Quantitative researcher to help build out a systematic macro (futures, FX, and vol) strategies. Core focus will be working on mid-frequency alpha strategies.

Job Description

  • Develop systematic trading models across FX, commodities, fixed income, and equity markets
  • Alpha idea generation, backtesting, and implementation
  • Assist in building, maintenance, and continual improvement of production and trading environments
  • Evaluate new datasets for alpha potential
  • Improve existing strategies and portfolio optimization
  • Execution monitoring
  • Be a core contributor to growing the investment process and research infrastructure of the team

Desirable Candidates

  • Masters or PhD in mathematics, statistics, physics or other quantitative discipline. PhD in statistics or machine learning is a plus
  • Experience in quantitative trading, ideally in FX or futures
  • Experience with alpha research, portfolio construction and optimization
  • Experience building statistical/technical, fundamental, and data driven signals
  • Experience synthesizing predictive signals for both cross-sectional and time-series models
  • Strong experience with data exploration, dimension reduction, and feature engineering
  • Thorough understanding of and comfort using a variety of regression techniques—including OLS, MLS, Ridge, Lasso, and Bayesian inference—as well as techniques for dealing with errors that can occur, such as auto-correlation and heteroskedasticity
  • Experience managing and running risk is a strong plus
  • Proficiency in Python using the machine learning stack—numpy, pandas, scikit-learn, etc.
  • Creative mindset
  • Strong time management ability—the ability to manage multiple tasks and deadlines in a fast-paced environment
  • High degree of drive and energy—must be a self-starter
  • Ability to work cooperatively with all levels of staff and to thrive in a team-oriented environment
  • Commitment to the highest ethical standards and who act with professionalism and integrity at all times

The annual base salary range for this role is $150,000-$200,000 (USD) , which does not include discretionary bonus compensation or our comprehensive benefits package. Actual compensation offered to the successful candidate may vary from posted hiring range based upon geographic location, work experience, education, and/or skill level, among other things.

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • NumPy
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Machine Learning
  • Statistics
  • Backtesting
  • Portfolio Optimization
  • Time Series Analysis
  • Econometrics
  • SQL

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания специфики финансовых данных и проблем переобучения.

Как вы справляетесь с автокорреляцией и гетероскедастичностью при построении регрессионных моделей для макроэкономических показателей?

Оценка практического опыта в разработке торговых стратегий.

Опишите ваш процесс генерации и валидации альфа-сигналов для валютных фьючерсов (FX futures).

Проверка навыков работы с данными и признаками.

Какие методы снижения размерности вы считаете наиболее эффективными для работы с шумными наборами данных в макро-трейдинге?

Оценка знаний в области оптимизации портфеля.

В чем заключаются основные сложности при синтезе кросс-секционных и временных моделей в рамках одной стратегии?

Проверка владения инструментарием.

Расскажите о наиболее сложном проекте, где вы использовали scikit-learn или pandas для обработки больших объемов рыночных данных.

Похожие вакансии

AI-native fintech startup
Не указана

Senior Finance Analyst

SeniorУдалённоРоссия
SQL · Financial Modeling · Acquiring · Visa/Mastercard Schemes · Reconciliation · Core Banking · EMI/PSP Regulation · Safeguarding · Fraud Detection · Chargebacks
+10 навыков
Альфа-Банк
Не указана

Руководитель направления контроля рисков (процентный риск)

HeadУдалённоРоссия
Risk Management · Interest Rate Risk · Data Integrity · Financial Analysis · Banking Systems · Leadership
+6 навыков
Альфа-Банк
Не указана

Руководитель направления финансового планирования и анализа

HeadУдалённоРоссия
Financial Modeling · Financial Planning · Financial Analysis · Management Reporting · KPI · Scenario Analysis · Leasing
+7 навыков
Getexperts (для агро компании)
Не указана

Финансовый директор

УдалённоРоссия
Financial Management · Budgeting · Strategic Planning · Investment Analysis · Risk Management · Managerial Accounting
+6 навыков
Передовые Платежные Решения (ППР)
Не указана

Ведущий специалист МСФО

УдалённоРоссия
IFRS · Financial Reporting · Consolidation · M&A · 1C: CPM · Financial Analysis · Auditing
+7 навыков
ВТБ
до 81 000 ₽

Стажер корпоративно-инвестиционного бизнеса ВТБ Юниор

InternВ офисеРоссия
Financial Analysis · Corporate Finance · Business Valuation · MS Excel · MS PowerPoint · Financial Reporting · Derivatives · Investment Analysis
+8 навыков
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!

point72
Страна
США
Зарплата
150 000 $ – 200 000 $