En un coup d'œil
- Missions: Réaliser des recherches quantitatives originales et développer des modèles prédictifs.
- Entreprise: Cubist Systematic Strategies, une entreprise innovante dans le trading systématique.
- Avantages: Formation complète, environnement collaboratif et opportunités de carrière passionnantes.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement dynamique avec des possibilités d'apprentissage continu.
- Pourquoi ce job: Devenez un leader d'opinion dans la recherche quantitative et impactez le monde financier.
- Qualifications: Diplôme en finance, mathématiques ou discipline quantitative, compétences en programmation Python.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
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
Entry-Level Quantitative Researchers are responsible for conducting rigorous quantitative research with a focus on predictive models.
You will be trained in all aspects of systematic trading from idea generation all the way to practical trading considerations.
Successful hires will ultimately become thought leaders within our collaborative research group.
Responsibilities
- Conduct original quantitative alpha signal research
- Follow, digest and analyze the latest academic research
- Manage all aspects of the research process, including idea generation, data analysis, hypothesis development and testing, alpha discovery, trading strategy generation, backtesting and portfolio analysis
- Build analytical tools to supplement our shared research framework
Requirements
- B. S., M. S. or Ph D in finance, economics, mathematics, statistics, data science, computer science, or other quantitative discipline.
- Programming in Python (or comparable language) and working knowledge of SQL
- Strong analytical and quantitative skills.
- Willingness to take ownership of his/her work.
- Ability to work both independently and collaboratively within a team.
- Strong desire to deliver high quality results in a timely fashion.
- Detail-oriented.
- Prior experience in the financial services industry is not required.
- A commitment to the highest ethical standards.
- #J-18808-Ljbffr
Entry-Level Quantitative Researcher in Paris employeur : Point72
Rejoindre Cubist Execution Services, c'est intégrer une équipe dynamique et internationale où l'apprentissage et la croissance technique sont au cœur de notre culture. Nous offrons un environnement de travail collaboratif, des opportunités de développement professionnel et un engagement envers les normes éthiques les plus élevées, le tout dans un cadre stimulant qui valorise la curiosité et la communication. Situé dans un secteur en pleine évolution, ce rôle vous permettra de contribuer à des projets innovants tout en développant vos compétences dans le domaine du trading électronique.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Entry-Level Quantitative Researcher in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Point72
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Point72. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Entry-Level Quantitative Researcher in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Point72, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Point72 que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Point72. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Point72
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Point72 et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
