In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel kwantitatieve modellen en onderzoek marktdynamiek om handelsstrategieën te verbeteren.
- Bedrijf: Graviton Research Capital, een innovatief bedrijf in de financiële sector.
- Voordelen: Competitief salaris, autonomie in projecten en toegang tot geavanceerde datasets.
- Overige informatie: Cultuur van nieuwsgierigheid en samenwerking met technici voor snelle implementatie van ideeën.
- Waarom deze baan: Werk aan uitdagende problemen en ontdek nieuwe inzichten in de financiële markten.
- Kwalificaties: Afgestudeerd in een kwantitatieve discipline met sterke programmeervaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 49500 - 60500 € per jaar.
Bij Graviton geloven we niet dat de beste handelsstrategieën voortkomen uit het volgen van gevestigde handleidingen. Ze komen voort uit het stellen van betere vragen. Waarom bestaat een patroon? Wat drijft het? Is het echt of gewoon ruis? Kan het worden verklaard, gemodelleerd en omgezet in een voordeel? Als Quantitative Researcher werk je elke dag aan deze vragen. Je onderzoekt marktgedrag, ontwikkelt kwantitatieve modellen, bouwt en test hypothesen en zet inzichten om in handelsstrategieën, samenwerkend met onderzoekers en technologen in een omgeving waar een idee op een whiteboard snel kan leiden tot live trading.
Wat je gaat doen:
- Je werkt aan kwantitatief onderzoek en systematische handel, waarbij je ideeën door de volledige levenscyclus neemt: vraag, hypothese, experiment, model, validatie, strategie, productie.
- Ontdekken van voorspellende patronen en bronnen van alpha uit miljarden marktevenementen.
- Formuleren van hypothesen over marktgedrag en ontwerpen van experimenten om deze te testen.
- Toepassen van waarschijnlijkheid, statistiek, optimalisatie en machine learning om voorspellende modellen en kwantitatieve signalen voor systematische handel te bouwen.
- Ontwerpen van robuuste backtests en statistische tests om echte signalen van ruis te onderscheiden.
- Werken met grote en complexe datasets om patronen te ontdekken die niet onmiddellijk zichtbaar zijn.
- Onderzoeken van marktmicrostructuur en hoe markten zich gedragen op verschillende tijdschalen.
- Evalueren van strategieprestaties, identificeren van zwaktes en continu verfijnen van modellen.
- Ontwikkelen van onderzoeksinfrastructuur en AI-gestuurde tools en agenten die experimentatie versnellen en analyse verdiepen.
- Nauw samenwerken met technologen om onderzoeksideeën om te zetten in efficiënte, productieklare systemen.
- Verkennen van nieuwe technieken in machine learning, statistiek en kwantitatieve financiën om nieuwe bronnen van voordeel te ontdekken.
Wat succes eruit ziet:
Succesvolle onderzoekers bij Graviton ontdekken nieuwe bronnen van alpha en zetten deze om in robuuste handelsstrategieën, bouwen modellen die standhouden onder echte marktomstandigheden en niet alleen in backtests, ontwikkelen een diepgaand begrip van marktgedrag, creëren onderzoeksraamwerken en tools die het bredere team effectiever maken, werken samen met technologen om ideeën van onderzoek naar productie te brengen, en communiceren complexe kwantitatieve ideeën duidelijk en rigoureus.
Wie we zoeken:
- Uitzonderlijke probleemoplossers die echt genieten van wiskunde, programmeren en het uitzoeken van dingen die niet voor de hand liggen.
- Een diploma in een kwantitatieve discipline zoals wiskunde, natuurkunde, computerwetenschappen, statistiek, operationeel onderzoek of machine learning.
- Geen actieve achterstanden.
- Sterke programmeervaardigheden in Python en/of C++.
- Goede basis in waarschijnlijkheid, statistiek, lineaire algebra en optimalisatie, met ervaring in machine learning, statistische modellering of data-analyse, hetzij via cursussen, onderzoek of persoonlijke projecten.
- Comfortabel werken met grote, complexe datasets en sterke analytische vaardigheden.
- Een passie voor het toepassen van kwantitatief denken en rigoureus onderzoek om open-eindige problemen in markten op te lossen.
- Uitstekende communicatieve vaardigheden, met het vermogen om complexe ideeën duidelijk uit te leggen.
Onze cultuur:
Meer dan specifieke tools of technieken, geven we om hoe je denkt. We zoeken mensen die nieuwsgierig genoeg zijn om te blijven vragen waarom, analytisch genoeg om signaal van ruis te scheiden, volhardend genoeg om moeilijke problemen na te jagen, intellectueel eerlijk genoeg om een idee te laten varen wanneer het bewijs dat zegt, en nederig genoeg om te blijven leren.
Quantitative Researcher - 2027 Graduates Graviton Research Capital · Amsterdam, Netherlands 21 hours ago werkgever: Tradermath
Da Vinci is een uitstekende werkgever die een dynamische werkomgeving biedt in het hart van Amsterdam. Werknemers krijgen de vrijheid om innovatieve ideeën te ontwikkelen en deze tot uitvoering te brengen, terwijl ze samenwerken met een hoogwaardig compliance team in een snelgroeiende proprietary trading firma. Met aantrekkelijke voordelen zoals een competitief salaris, een relocatiepakket voor internationale kandidaten, en sociale evenementen, biedt Da Vinci unieke kansen voor persoonlijke en professionele groei in de financiële sector.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Quantitative Researcher - 2027 Graduates Graviton Research Capital · Amsterdam, Netherlands 21 hours ago kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij Tradermath!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder Tradermath, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij Tradermath.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Tradermath. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Quantitative Researcher - 2027 Graduates Graviton Research Capital · Amsterdam, Netherlands 21 hours ago te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat Tradermath ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van Tradermath echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij Tradermath? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat Tradermath ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Tradermath
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van Tradermath
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Tradermath mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
