En un coup d'œil
- Missions: Créez des signaux prédictifs de haute qualité en utilisant des ensembles de données diversifiés.
- Entreprise: Qube Research & Technologies, un gestionnaire d'investissement quantitatif innovant.
- Avantages: Équilibre travail-vie personnelle, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Culture d'innovation et diversité valorisée au sein de l'entreprise.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique pour résoudre des défis complexes avec des données et des technologies avancées.
- Qualifications: Diplôme avancé en sciences quantitatives et compétences en programmation requises.
Le salaire estimé est compris entre 52200 - 63800 € par an.
Qube Research & Technologies (QRT) is a global quantitative and systematic investment manager, operating in all liquid asset classes across the world.
We are a technology and data driven group implementing a scientific approach to investing.
Combining data, research, technology, and trading expertise has shaped QRT’s collaborative mindset which enables us to solve the most complex challenges.
QRT’s culture of innovation continuously drives our ambition to deliver high quality returns for our investors.
- Your future role within QRT
- Your core objective is to create high quality predictive signals.
- By leveraging access to large and diversified datasets you will identify statistical patterns and opportunities.
- Share and discuss research results, methodology, data sets and processes with other researchers.
- Implement the signals and the relevant datasets within the global execution platform.
- Monitor signal behaviour and model performance over time.
- You would lead the full strategy research cycle from signal generation to implementation.
- Your present skillset
- Advanced degree in a quantitative field such as data science, statistics, mathematics, physics or engineering.
- Strong knowledge in statistics, machine learning, NLP or AI techniques is a plus.
- Capacity to multi-task in a fast paced environment while keeping strong attention to detail.
- Coding skills required in at least one leading programming language (Python, R, Matlab and /or C++, C#).
- Experience in exploring large datasets across multiple time frames is a plus.
- Intellectual curiosity to explore new data sets, solve complex problems, drive innovative processes and connect the dots between multiple fields.
- Capacity to work with autonomy within a collegial and collaborative environment.
- Strong capacity to communicate with technologists, data scientists and traders across the globe.
- Proven track record in delivering successful systematic strategies.
QRT is an equal opportunity employer.
We welcome diversity as essential to our success.
QRT empowers employees to work openly and respectfully to achieve collective success.
In addition to professional achievement, we are offering initiatives and programs to enable employees achieve a healthy work-life balance.
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Quantitative Researcher in Paris employeur : Qube Research & Technologies
Qube Research & Technologies (QRT) est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation est au cœur de chaque projet. En tant que développeur Market Access, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant avec des experts de divers domaines, le tout dans une culture qui valorise la diversité et l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Situé dans un secteur en pleine expansion, QRT vous permet de relever des défis complexes tout en contribuant à des résultats de haute qualité pour nos investisseurs.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Qube Research & Technologies
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 Qube Research & Technologies
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Qube Research & Technologies. 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 Qube Research & Technologies, 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 Qube Research & Technologies 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 Qube Research & Technologies. 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 Qube Research & Technologies
✨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 Qube Research & Technologies et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
