- Страна
- Великобритания
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Quantitative Researcher – PhD & Postdoc Opportunities
Исключительная возможность для ученых (PhD/Postdoc) начать карьеру в одном из ведущих количественных хедж-фондов мира. Вакансия предлагает сильную менторскую поддержку, работу с передовыми технологиями и прозрачный путь профессионального роста.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием наличия ученой степени PhD и необходимостью прохождения специализированного Data Challenge. От кандидатов ожидается сочетание глубоких академических знаний с прагматичным подходом к анализу реальных рыночных данных.
Анализ зарплаты
Для позиций Quantitative Researcher уровня PhD в Лондоне и Цюрихе предлагаемая зарплата обычно находится в верхнем дециле рынка. Указанные оценки отражают базовый оклад, который в данной индустрии часто дополняется значительными бонусами по результатам работы.
Сопроводительное письмо
As a final-year PhD candidate with a strong background in quantitative analysis and statistical modeling, I am highly motivated to apply for the Quantitative Researcher position at Qube Research & Technologies. My academic research has focused on identifying complex patterns within large datasets, and I am eager to translate these theoretical insights into high-quality predictive signals within QRT’s sophisticated systematic trading environment.
I am particularly drawn to QRT’s collaborative culture and its commitment to a technology-driven, scientific approach to investing. With proficiency in Python and experience handling multi-dimensional data, I am confident in my ability to contribute to the full research cycle, from initial idea generation to the implementation of production-ready signals. I look forward to the opportunity to demonstrate my technical skills through your Data Challenge and discuss how my expertise can drive value for your investors.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в quberesearchandtechnologies уже сейчас
Присоединяйтесь к команде мирового уровня и превратите свои научные исследования в реальные торговые стратегии уже сегодня!
Описание вакансии
Eligible candidates: Final-year PhD students or postdoctoral researchers
Qube Research & Technologies (QRT) is a global quantitative and systematic investment manager, operating in all liquid asset classes across the world. We are a technology and data driven group implementing a scientific approach to investing. Combining data, research, technology, and trading expertise has shaped our collaborative mindset which enables us to solve the most complex challenges. QRT’s culture of innovation continuously drives our ambition to deliver high quality returns for our investors.
Over the years, QRT has invested in a global research and execution platform which has been deployed to cover all geographies and asset classes. This platform covers a broad spectrum from high to low frequency trading systems. Our culture is centred around technology, automation, and industrialized processes. We operate in multiple languages from C++ to Python and embrace open-source software.
Your future role within QRT
You will join a team of quantitative researchers to learn how to design trading algorithms in a real-world data environment – a fast track to become a seasoned quantitative researcher. Surrounded by peers who have successfully transitioned from academia to applied research, you will receive mentorship from experienced professionals who will help you translate your theoretical expertise into real-world impact. The research environment at QRT is designed to be collaborative and intellectually stimulating.
Within one of QRT's systematic teams - spanning high, mid, and low-frequencies - your core objective will be to develop high-quality predictive signals:
- Leverage access to vast and diverse datasets to identify hidden statistical patterns and market opportunities.
- Collaborate with fellow researchers to exchange ideas and refine methodologies.
- Translate theoretical models into production-ready signals.
- Lead the full research cycle - from idea generation to implementation.
Your present skillset
- Holding or pursuing a PhD (final year) degree in a quantitative field such as statistics, mathematics, physics, biology, computer science, or engineering.
- A pragmatic attitude towards translating theoretical models into real-world data problems.
- Proficiency in Python (preferred) or another leading programming language such as R, MATLAB, C++, or C#.
- Experience working with large datasets across multiple time frames (a plus).
- Ability to multitask in a fast-paced environment with attention to detail.
- Intellectual curiosity to explore new data, solve complex problems, and connect ideas across disciplines.
- Ability to work autonomously, in a collegial and collaborative setting, and with colleagues from diverse backgrounds and areas of expertise.
- Strong communication skills.
- Fluency in English (additional languages are a plus).
Interviewing:
- Apply online: All applications are reviewed by our Talent Acquisition Team, on a rolling basis.
- Interviews: Conducted on-site or via Teams, they assess both your technical expertise and alignment with our collaborative culture.
We invite candidates for the Quantitative Research position to take part in one of our Data Challenges. This task is designed to give you insight into the daily responsibilities of the role and allows us to assess your abilities and interest: Challenge data (ens.fr)
QRT is an equal opportunity employer. We welcome diversity as essential to our success. QRT empowers employees to work openly and respectfully to achieve collective success. In addition to professional achievement, we are offering initiatives and programs to enable employees achieve a healthy work-life balance
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Data Analysis
- Quantitative Research
- C++
- Python
- Machine Learning
- Statistics
- MATLAB
- R
- Mathematics
- Physics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности применять академические знания к рыночным аномалиям.
Опишите ваш опыт работы с зашумленными данными: как вы отличаете статистически значимый сигнал от случайного шума?
Оценка навыков работы с большими данными и оптимизации кода.
С какими самыми большими наборами данных вы работали и какие библиотеки Python вы использовали для оптимизации производительности вычислений?
Проверка понимания специфики финансовых временных рядов.
Как бы вы подошли к проблеме нестационарности при моделировании финансовых временных рядов?
Оценка способности доводить исследование до практического результата.
Расскажите о случае, когда вам пришлось упростить сложную теоретическую модель, чтобы она стала применимой на практике. Какими были компромиссы?
Проверка мотивации перехода из науки в индустрию количественных финансов.
Почему вы решили перейти из академической среды в сферу систематического управления инвестициями и как ваши исследования помогут QRT?
Похожие вакансии
Senior Finance Analyst
Начальник отдела риск-менеджмента "Подели"
Руководитель направления контроля рисков (процентный риск)
Аналитик в Группу привлечения финансирования и M&A
Руководитель направления финансового планирования и анализа
Финансовый директор
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!
- Страна
- Великобритания