Quant Researcher — исследование в QST с прозрачным PnL@ QST (Quantstellation)
О позиции
В QST (Quantstellation) открыта вакансия Quant Researcher (Middle/Senior) с возможностью работы в гибридном формате. Мы ищем специалиста, который готов заниматься исследовательской деятельностью в области деривативов и криптовалют. Ваша работа будет сосредоточена на создании и оптимизации торговых стратегий с прозрачным PnL.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и тестирование торговых стратегий на основе количественных методов.
- Анализ данных и применение машинного обучения для улучшения альфа-стратегий.
- Сотрудничество с командой Quant Dev для интеграции ваших решений в торговую платформу.
- Участие в создании research-to-production pipeline.
- Работа с большими объемами данных и их обработка для получения аналитики.
Требования
- Опыт работы в роли Quant Researcher от 3 лет.
- Сильные математические навыки и опыт в области машинного обучения.
- Знание Python и опыт работы с библиотеками для анализа данных.
- Опыт в финансовой сфере, предпочтительно в TradFi или криптовалюте.
- Способность работать в команде и желание развиваться в области количественных исследований.
Будет плюсом
- Опыт работы с C++.
- Знание FPGA и GPU для вычислений.
- Опыт участия в соревнованиях на Kaggle.
Что мы предлагаем
- Оклад от $7,000 до $15,000 net в месяц, плюс бонусы из profit-пула.
- Гибкий график работы, 40 часов в неделю без переработок.
- Работа в команде профессионалов с опытом в HFT и количественных исследованиях.
- Комфортные условия перехода и уважение к вашим текущим обязательствам.
- Современная инфраструктура для работы с данными и моделями.
Вакансия предлагает конкурентоспособный оклад и отличные условия работы в команде профессионалов. Однако, требуется опыт в финансовой сфере.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание алгоритмического трейдинга с использованием Python и C++, включая опыт работы с библиотеками, такими как NumPy и Pandas.
Способность к самостоятельному анализу и интерпретации больших объемов данных в гибридном формате, что требует высокой степени самодисциплины и организованности.
Опыт работы с методами машинного обучения для разработки и оптимизации торговых стратегий, с акцентом на финансовые деривативы и криптовалюты.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев