Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle systematische Handelsmodelle und arbeite an innovativen Strategien im Makrobereich.
- Unternehmen: Cubist Systematic Strategies, ein innovatives Unternehmen im Bereich quantitativer Forschung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Sozialleistungen und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientiertes Team mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Handels mit modernster Technologie und Datenanalyse.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 140000 - 190000 € pro Jahr.
Über Cubist
Cubist Systematic Strategies, ein Tochterunternehmen von Point72, setzt systematische, computergetriebene Handelsstrategien über mehrere liquide Anlageklassen hinweg ein, einschließlich Aktien, Futures und Devisen. Der Kern unserer Bemühungen ist rigoröse Forschung zu einer Vielzahl von Marktanomalien, unterstützt durch unseren unvergleichlichen Zugang zu einer breiten Palette öffentlich verfügbarer Datenquellen.
Rolle
Quantitativer Forscher zur Unterstützung beim Aufbau systematischer Makrostrategien (Futures, FX und Volatilität). Der Schwerpunkt liegt auf der Arbeit an Mid-Frequency Alpha-Strategien.
Stellenbeschreibung
- Entwicklung systematischer Handelsmodelle über FX, Rohstoffe, festverzinsliche Wertpapiere und Aktienmärkte
- Generierung von Alpha-Ideen, Backtesting und Implementierung
- Unterstützung beim Aufbau, der Wartung und der kontinuierlichen Verbesserung von Produktions- und Handelsumgebungen
- Bewertung neuer Datensätze auf Alpha-Potenzial
- Verbesserung bestehender Strategien und Portfolio-Optimierung
- Überwachung der Ausführung
- Wesentliche Mitwirkung am Wachstum des Investitionsprozesses und der Forschungsinfrastruktur des Teams
Wünschenswerte Kandidaten
- Master oder PhD in Mathematik, Statistik, Physik oder einem anderen quantitativen Fachgebiet. PhD in Statistik oder maschinellem Lernen ist von Vorteil
- Erfahrung im quantitativen Handel, idealerweise im FX- oder Futures-Bereich
- Erfahrung mit Alpha-Forschung, Portfolio-Konstruktion und -Optimierung
- Erfahrung im Aufbau statistischer/technischer, fundamentaler und datengestützter Signale
- Erfahrung in der Synthese prädiktiver Signale für sowohl Querschnitts- als auch Zeitreihenmodelle
- Starke Erfahrung in der Datenexploration, Dimensionsreduktion und Merkmalsengineering
- Gründliches Verständnis und Sicherheit im Umgang mit einer Vielzahl von Regressionstechniken – einschließlich OLS, MLS, Ridge, Lasso und Bayesscher Inferenz – sowie Techniken zur Behandlung von Fehlern, die auftreten können, wie Autokorrelation und Heteroskedastizität
- Erfahrung im Management und Betrieb von Risiken ist ein starkes Plus
- Kenntnisse in Python unter Verwendung des maschinellen Lernstacks – numpy, pandas, scikit-learn usw.
- Kreative Denkweise
- Starke Zeitmanagementfähigkeiten – die Fähigkeit, mehrere Aufgaben und Fristen in einem schnelllebigen Umfeld zu verwalten
- Hoher Grad an Antrieb und Energie – muss ein Selbststarter sein
- Fähigkeit zur kooperativen Zusammenarbeit mit allen Mitarbeiterebenen und zum Gedeihen in einem teamorientierten Umfeld
- Engagement für die höchsten ethischen Standards und das Handeln mit Professionalität und Integrität zu jeder Zeit
Die jährliche Grundgehaltsspanne für diese Rolle liegt zwischen 150.000 und 200.000 USD, was keine diskretionären Bonusvergütungen oder unser umfassendes Leistungspaket umfasst. Die tatsächliche Vergütung, die dem erfolgreichen Kandidaten angeboten wird, kann je nach geografischem Standort, Berufserfahrung, Ausbildung und/oder Fähigkeitsniveau sowie anderen Faktoren von der veröffentlichten Einstellungsrange abweichen.
Quantitative Researcher - Macro Arbeitgeber: Point72
Als Arbeitgeber im Bereich Proprietary Research bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Gesundheits- und Wellnessprogrammen, großzügigen Elternzeitregelungen sowie der Möglichkeit zur beruflichen Weiterbildung. Mit einem klaren Fokus auf ethische Standards und einer Kultur der Zusammenarbeit sind wir bestrebt, Talente zu fördern und interne Aufstiegschancen zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Quantitative Researcher - Macro erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Point72 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Quantitative Researcher - Macro mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Quantitative Researcher - Macro bei Point72 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Point72 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Point72 entscheidend sein!
