In één oogopslag
- Taken: Werk aan impactvolle projecten in kwantitatief onderzoek en analyseer enorme datasets.
- Bedrijf: Graviton Research Capital, een innovatieve handelsfirma in Amsterdam.
- Voordelen: Krijg waardevolle ervaring en maak kans op toekomstige posities.
- Overige informatie: 10 weken durende zomerstage met uitstekende groeimogelijkheden.
- Waarom deze baan: Leer van experts en ontwikkel je vaardigheden in een groeiend team.
- Kwalificaties: Studie in wiskunde, statistiek of data science vereist; programmeerkennis in C++ of Python is een plus.
Het verwachte salaris ligt tussen 48730 - 59558 € per jaar.
Graviton Research Capital (GRC) is een Singaporees handelsbedrijf dat zich specialiseert in kwantitatieve algoritmische strategieën die wereldwijd op markten worden ingezet. In 2026 heeft GRC een Research and Development-afdeling opgericht in Nederland, die op zoek is naar 2x Quantitative Research Interns om nauw samen te werken met een Senior Quantitative Researcher in Amsterdam. Succesvolle kandidaten zullen werken aan projecten die directe impact hebben op het onderzoek van het team naar financiële markten. Kandidaten krijgen blootstelling aan een scala aan concepten en technieken, waaronder tijdreeksanalyse, filtering, stochastische modellen, patroonherkenning en statistische inferentie, verkregen door de analyse van terabytes aan gegevens. Dit is een unieke kans om ervaring op te doen binnen een klein team binnen een groeiende functie voor Kwantitatief Onderzoek!
Over de rol:
- 10 weken durende zomerstage (juni - augustus 2026)
- Gevestigd in Amsterdam
Vereisten:
- Een kwantitatief gerichte opleiding, zoals Wiskunde, Statistiek, Data Science, Econometrie, Machine Learning (of verwante gebieden)
- Een werkkennis van Linux/Unix
- Programmeervaardigheden, bij voorkeur in C++ of Python
- Geen eerdere kennis van financiële markten is nodig, maar moet een sterke interesse hebben in het leren over financiële markten
- Een sterke werkethiek
Succesvolle kandidaten worden overwogen voor toekomstige graduate en postdoctorale posities.
Quantitative Researcher Internship | Amsterdam werkgever: Study Association VSAE
MG Partners biedt een dynamische en stimulerende werkomgeving in het hart van Amsterdam, waar je als werkstudent de kans krijgt om direct impact te maken met AI-toepassingen en automatisering. Ons compacte en ambitieuze team waardeert samenwerking en innovatie, en biedt volop mogelijkheden voor persoonlijke groei en ontwikkeling binnen de technologie sector. Met flexibele werktijden en een focus op hands-on ervaring, is dit de ideale plek voor studenten die hun vaardigheden willen aanscherpen en een waardevolle bijdrage willen leveren.
Contactgegevens:
Recruitmentteam van Study Association VSAE
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Quantitative Researcher Internship | Amsterdam kunt binnenhalen
✨Ken je Data Science Communities
Zoek naar lokale meetups of online communities waar data scientists samenkomen. Dit is een geweldige manier om andere professionals te leren kennen, je netwerk uit te breiden en misschien zelfs je toekomstige stage bij Study Association VSAE te scoren.
✨Word zichtbaar met je vaardigheden
Demonstreer je kennis door deel te nemen aan hackathons of data science wedstrijden zoals Kaggle. Zo krijg je niet alleen praktijkervaring, maar ook een flinke boost voor je portfolio, wat je kans vergroot om die stageplek te veroveren.
✨Maak gebruik van je universiteit
Universiteiten hebben vaak connecties met bedrijven en kunnen je helpen bij het aanvragen van stages. Vraag bij je studiecoördinator of loopbaanservice naar mogelijkheden of zelfs evenementen waar Study Association VSAE misschien aanwezig is.
✨Solliciteer via onze website!
Vergeet niet dat de beste manier om je kansen te vergroten, is door direct te solliciteren via onze website. Jouw unieke vaardigheden in data science zijn precies wat Study Association VSAE nodig heeft, dus kom in actie!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Quantitative Researcher Internship | Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Speel in op je analytische vaardigheden:In je CV en motivatiebrief is het belangrijk om je analytische vaardigheden te benadrukken. Vertel ons over projecten of studies waar je data-analyse hebt toegepast, bijvoorbeeld met Python of R. Laat zien welke technieken je hebt gebruikt en hoe deze je geholpen hebben om problemen op te lossen.
Doe iets met je portfolio!:Als data science stagiair is het handig als je een portfolio hebt met voorbeelden van je werk. Dit kan een GitHub-repo zijn waar je code en projecten deelt. Vergeet niet om een paar interessante projecten te laten zien die je hebt gedaan, inclusief je aanpak en de resultaten die je hebt behaald.
Toon je leermotivatie:Aangezien het om een stage gaat, willen we zien dat je leergierig bent. Gebruik je motivatiebrief om te vertellen waarom je enthousiast bent over data science en wat je hoopt te leren bij Study Association VSAE. Deel eventuele cursussen of certificaten die je hebt behaald en die relevant zijn voor de rol.
Wees specifiek over je technische vaardigheden:Vermeld in je CV specifiek welke programmeertalen en tools je beheerst. Bij data science kan dat variëren van Python en SQL tot machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow of Scikit-Learn. Laat ook zien welke specifieke projecten je met deze vaardigheden hebt gedaan om je ervaring te onderbouwen.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Study Association VSAE
✨Toon je technische vaardigheden
Als je solliciteert voor een stage in de data-science, laat dan vooral je technische vaardigheden zien. Wees klaar om te praten over tools zoals Python en R, en misschien zelfs je ervaring met data-analyse of machine learning. Denk erover na om een paar voorbeelden van projecten te delen waarin je deze vaardigheden hebt toegepast.
✨Voorzie je portfolio van voorbeelden
Zorg ervoor dat je portfolio goed gevuld is met projecten die je hebt gedaan, of dat nu schoolopdrachten zijn of persoonlijke projecten. We moeten laten zien hoe je aan realistische data-analyse hebt gewerkt en welke bevindingen je hebt gedaan. Een goed gepresenteerd portfolio kan in je voordeel werken tijdens de gesprekken.
✨Wees voorbereid op technische vragen
Verwacht technische vragen over statistische methoden, datamodellering en algoritmen. De interviewers kunnen vragen naar hoe je bepaalde analyses zou uitvoeren of hoe je het beste een dataset zou kunnen opschonen. Door hier scherp op voorbereid te zijn, komt je kennis nog sterker over.
✨Focus op leer- en aanpassingsvermogen
Als stagiair is je motivatie om te leren belangrijker dan ervaring. We moeten laten zien dat we snel kunnen leren en ons kunnen aanpassen aan nieuwe situaties. Denk aan hoe je eerdere uitdagingen hebt aangepakt en wat je van die ervaringen hebt geleerd.
