- Страна
- США
Quantitative Software Developer
Оценка ИИИсключительная возможность для карьерного роста в одном из ведущих хедж-фондов мира (Point72/Cubist). Работа в команде с выходцами из Google и Citadel обеспечивает высочайший уровень профессионального окружения, хотя и предполагает высокую нагрузку.
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 элитарностью компании и требованиями к образованию (Master/PhD). Кандидату необходимо сочетать глубокие знания математики с навыками разработки ПО в высококонкурентной среде хедж-фондов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, но для позиции Quantitative Developer в Нью-Йорке с опытом 1-3 года рыночные показатели значительно выше средних по IT. Учитывая престиж Point72, совокупный доход (база + бонус) может существенно превышать указанные рыночные медианы.
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, 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.
About our Team:
KEPL is a fast-growing team at Cubist Systematic Strategies. We are specialized in medium-frequency statistical arbitrage strategies with high Sharpe. The team is made up of people from top universities and top tier trading and tech firms, including: D.E. Shaw, Two Sigma, Citadel, Meta, Google, etc. We have an open and collaborative culture, and we value rigorous research and innovative technologies.
Please send CVs to kepl-talent@cubistsystematic.com with “2025 KEPL QD Application” in the subject line.
Role:
We are looking for a quantitative software developer to join our team and contribute to multiple initiatives that aim to expand our business. The candidate should be passionate about financial market, data and technology. In this team, the candidate will gain full-stack exposure and build expertise in multiple aspects of quantitative trading.
Responsibilities:
- Improve data ETL pipeline and build tools to analyze new data efficiently.
- Build technologies to bolster research & trading efficiency.
- Expand to new markets and asset classes.
- Manage day-to-day operations in a fast-paced environment.
Requirements
- Master/PhD degree in math, computer science, engineering, or other related fields.
- 1-3 years of professional experience in software development or data science/analytics.
- Strong combination of quantitative skills and programming skills.
- Proficiency in Python; knowledge of common data analytics tools (e.g., SQL, pandas) is a plus.
- Familiarity with the Linux environment.
- Excellent written and verbal communication skills.
- Willing to work in a fast-paced start-up environment.
- Commitment to the highest ethical standards.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- Linux
- ETL
- Data Science
- Algorithms
- Quantitative Finance
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с данными, критически важных для ETL-пайплайнов команды.
Как бы вы оптимизировали обработку терабайтных ежедневных логов котировок с использованием pandas и SQL?
Оценка понимания специфики работы в количественном трейдинге.
Опишите ваш опыт работы с временными рядами и как вы справляетесь с проблемой заглядывания вперед (look-ahead bias)?
Проверка технических навыков в среде Linux, указанной в требованиях.
Как вы диагностируете узкие места в производительности Python-скрипта, работающего в распределенной Linux-системе?
Оценка математической подготовки, необходимой для QD ролей.
Объясните концепцию статистического арбитража и роль очистки данных в максимизации коэффициента Шарпа.
Проверка соответствия культуре быстрорастущего стартапа внутри крупного фонда.
Расскажите о ситуации, когда вам пришлось быстро принимать решение в условиях операционного сбоя. Как вы действовали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
