En un coup d'œil
- Missions: Menez des recherches en finance quantitative et développez des modèles prédictifs.
- Entreprise: Cubist Systematic Strategies, une entreprise innovante dans le trading systématique.
- Avantages: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Nous valorisons les talents divers, y compris les artistes et entrepreneurs.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez les marchés financiers avec vos recherches.
- Qualifications: MS ou PhD en finance, informatique, mathématiques ou discipline quantitative.
Le salaire estimé est compris entre 54000 - 66000 € par an.
À propos de Cubist
Cubist Systematic Strategies, une filiale de Point72, déploie des stratégies de trading systématiques et pilotées par ordinateur à travers plusieurs classes d'actifs liquides, y compris les actions, les contrats à terme et le marché des changes. Le cœur de notre effort est une recherche rigoureuse sur un large éventail d'anomalies de marché, alimentée par notre accès inégalé à une vaste gamme de sources de données publiques.
Description du poste
Les chercheurs sont responsables de la conduite indépendante de recherches en finance quantitative avec un accent sur les modèles statistiques et prédictifs. Les chercheurs réussis gèrent tous les aspects du processus de recherche, y compris la sélection de la méthodologie, la collecte et l'analyse des données, les tests, le prototypage, le backtesting et le suivi des performances. Certains chercheurs performants nous ont rejoints avec des parcours similaires dans d'autres entreprises. D'autres proviennent de domaines connexes ou directement du milieu académique et ont prospéré grâce à l'accompagnement pratique de notre grande équipe de gestionnaires de portefeuille et de chercheurs expérimentés. Nos membres d'équipe les plus exceptionnels combinent de solides compétences techniques et une passion pour la résolution de problèmes avec une curiosité intense pour les marchés financiers et le comportement humain.
Candidats souhaitables
- Étudiants en master ou doctorat en finance, informatique, mathématiques, physique ou autre discipline quantitative
- 3 à 7 ans d'expérience en recherche quantitative axée sur l'alpha pour les actions, les contrats à terme, les titres à revenu fixe, le crédit et/ou le marché des changes
- Solides compétences analytiques et quantitatives
- Capacité démontrée à mener des recherches indépendantes en utilisant de grands ensembles de données
- Programmation dans l'un des langages suivants : C++, Java, C#, MATLAB, R, Python ou Perl
- Souci du détail
- Volonté de prendre en charge son travail, en travaillant à la fois de manière indépendante et au sein d'une petite équipe
Nous recherchons des collègues exceptionnels avec une passion sans pareille. Si vous souhaitez que votre CV se distingue, parlez-nous de vos réalisations personnelles exceptionnelles, même si elles n'ont rien à voir avec la finance. Bien sûr, nous aimons entendre parler de projets d'ingénierie ou de données spécifiques sur lesquels vous avez travaillé en dehors de l'école ou dans le cadre de votre cursus. Si vous êtes fier du travail que vous avez accompli, nous voulons l'entendre. En plus des statisticiens et ingénieurs exceptionnels, nous travaillons avec des musiciens, écrivains, mathématiciens et fondateurs d'organisations à but non lucratif talentueux ; nous aimerions en savoir plus sur ce qui vous passionne.
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 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 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.
