- Страна
- США
- Зарплата
- 240 000 $ – 300 000 $
Summer 2026 Quantitative Developer Internship
Оценка ИИИсключительная вакансия с очень высокой оплатой для стажера и возможностью перехода в штат. Работа в элитной команде с выходцами из топовых технологических и финансовых гигантов.
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 ИИЧрезвычайно высокий порог входа из-за требований к образованию в топовых вузах США и необходимости владения C++/Java на продвинутом уровне. Конкуренция идет с кандидатами из компаний уровня FAANG и ведущих хедж-фондов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата ($240k-$300k в годовом исчислении) значительно превышает средние рыночные показатели даже для топовых квант-стажировок в Нью-Йорке, которые обычно варьируются от $150k до $200k. Это ставит вакансию в верхний дециль предложений на рынке Quant Dev.
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’ mission is to be one of the world’s premier investment firms. The firm 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 specialized in trading 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.
Role/Experience:
We are looking for exceptional students to be our quantitative developer interns for the summer of 2026. An ideal candidate should have a strong passion and initiative to work in a start-up environment. He/she should have strong analytical and programming skills and be able to solve hard problems rigorously. Our typical intern candidates come from math, computer science, or other related programs of top US universities.
Our internship program offers the unique KEPL experience. During the internship, our intern will receive rigorous and comprehensive trainings. He/she will further learn and develop strong analytical skills through working with our full-time researchers and developers on challenging real-world problems. We will consider full-time offers for interns after the internship.
Requirements:
- Undergraduate degree or higher in math, computer science, or other quantitative fields
- Strong analytical skills, with attention to details
- Strong passion in applying new technologies to trading
- Proficiency in Python and either C++ or Java
- Proficiency with Linux environment
- Knowledge of numerical computing is a plus
- Commitment to the highest ethical standards
The annual base salary is $240,000-$300,000 (USD) which will be prorated based on internship start and end date. 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.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- C++
- Java
- Linux
- Numerical Computing
- Statistical Arbitrage
- Algorithms
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации кода, критически важных для торговых систем.
Как бы вы оптимизировали алгоритм обработки рыночных данных на C++, чтобы минимизировать задержки (latency)?
Оценка понимания численных методов, упомянутых в вакансии.
Опишите ваш опыт работы с библиотеками для численных вычислений (например, NumPy или Eigen) и приведите пример сложной задачи, которую вы решили с их помощью.
Проверка фундаментальных знаний алгоритмов.
Решите задачу на проектирование системы: как эффективно хранить и запрашивать миллиарды строк исторических котировок?
Оценка способности работать в среде Linux.
Какие инструменты Linux вы используете для профилирования производительности приложений и отладки утечек памяти?
Проверка мотивации и интереса к сфере количественных финансов.
Какая рыночная аномалия или концепция в статистическом арбитраже кажется вам наиболее интересной и почему?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
