2027 - Praktikum, Quantitative Research

Angebotene Programme: Praktikum im Abschlussjahr, Praktikum im vorletzten Jahr, einige Festanstellungen

Programmdauer: 4–6 Monate, beginnend im Jahr 2027

Standorte: Aarhus, Budapest, Dubai, Geneva, London, Paris, Zurich

Wer qualifiziert sich: Studierende im vorletzten oder letzten Jahr, die einen Bachelor-, Master- oder PhD-Abschluss anstreben

Qube Research & Technologies (QRT) ist ein globaler quantitativer und systematischer Investmentmanager, der über liquide Anlageklassen und Märkte weltweit tätig ist. Unser Anlageansatz ist wissenschaftlich: Wir bringen Daten, Forschung, Technologie und Handelskompetenz zusammen, um systematische Strategien zu entwickeln und zu betreiben.

Forschung ist zentral für die Art und Weise, wie QRT investiert. Im Laufe der Jahre haben wir eine globale Forschungs- und Ausführungsplattform aufgebaut, die sich über Geografien, Anlageklassen und Handelshorizonte erstreckt, von hoher bis niedriger Frequenz. Dies gibt unseren Forschern Zugang zu großen und vielfältigen Datensätzen, anspruchsvollen Forschungswerkzeugen und der Infrastruktur, die benötigt wird, um Forschungsideen in Live-Handelsstrategien umzusetzen.

Unsere Praktika sind darauf ausgelegt, Studierenden eine sinnvolle Erfahrung dieses Prozesses zu ermöglichen. Sie werden einem systematischen Team beitreten, an echten Forschungs- oder Handelsproblemen arbeiten und von erfahrenen Forschern und Tradern lernen. Das Umfeld ist anspruchsvoll und kollaborativ: Ideen werden gegen Daten getestet, Annahmen werden hinterfragt und gute Fragen sind genauso wichtig wie schnelle Antworten.

Ihre zukünftige Rolle bei QRT

Im gesamten Rekrutierungsprozess werden wir Ihre Fähigkeiten und Interessen zusammen mit den Problemen, an denen unsere Teams arbeiten, berücksichtigen, mit dem Ziel, die beste Übereinstimmung zu finden.

Als Quantitative Research Intern könnten Sie in einem von zwei komplementären Bereichen innerhalb eines der systematischen Teams von QRT mitwirken, die hohe, mittlere und niedrige Frequenzen abdecken:

Research

Ihr Schwerpunkt wird darauf liegen, prädiktive Signale aus großen und vielfältigen Datensätzen zu entwickeln. Sie werden die Daten nach Mustern untersuchen und Hypothesen darüber aufstellen, was diese antreiben könnte. Von dort aus ist Forschung iterativ: Sie werden Tests entwerfen, die Ergebnisse hinterfragen, Ihren Ansatz anpassen und erneut testen. In Zusammenarbeit mit anderen Forschern werden Sie lernen, vielversprechende Signale vom Rauschen zu unterscheiden. Dabei erleben Sie den gesamten Forschungsprozess, von einer ersten Beobachtung bis hin zu etwas, das im Live-Handel verwendet werden kann.

Trading

Sie tragen zur Live-Bereitstellung der Forschung von QRT bei, indem Sie direkt mit unserer systematischen Handelsplattform arbeiten. Sie werden überwachen, wie sich Signale in der Produktion verhalten, die Performance verfolgen, die Ausführungseffizienz verbessern und helfen, potenzielle Risiken zu identifizieren und zu verwalten. Durch die enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Researchers und Tradern werden Sie untersuchen, wie sich Strategien in der Produktion verhalten, und nach Wegen suchen, sie robuster und skalierbarer zu machen. Sie werden quantitative Analysen und Programmierung nutzen, um zu verstehen, was in Live-Systemen passiert, und festzustellen, wo Verbesserungen vorgenommen werden können.

In beiden Bereichen zählt, wie Sie ein Problem angehen. Wir suchen Praktikanten, die neugierig, kreativ und kollaborativ sind. Sie sollten sich damit wohlfühlen, Ideen zu erforschen, Fragen zu stellen und während des Prozesses zu lernen.

Ihr derzeitiges Skillset

• Akademischer Hintergrund – Streben nach einem fortgeschrittenen akademischen Grad in einem quantitativen Bereich wie Data Science, Statistik, Mathematik, Physik oder Ingenieurwesen.
• Quantitative Grundlagen – Starke analytische Fähigkeiten und Interesse daran, Mathematik, Statistik und Computerberechnungen zu nutzen, um komplexe Probleme zu verstehen.
• Programmierung – Programmiererfahrung in mindestens einer führenden Programmiersprache, einschließlich Python, C++ oder C#.
• Forschungsinteressen – Kenntnisse in Statistik, Machine Learning, NLP oder KI-Techniken sind nützlich, aber nicht zwingend erforderlich.
• Daten – Erfahrung in der Untersuchung großer Datensätze über mehrere Zeithorizonte hinweg ist ein Plus.
• Problemlösung – In der Lage, komplexe Probleme rigoros zu bearbeiten und dabei eine starke Liebe zum Detail zu wahren.
• Unabhängigkeit und Zusammenarbeit – Sicher im autonomen Arbeiten bei gleichzeitigem Austausch von Ideen und enger Zusammenarbeit mit Kollegen aus verschiedenen Disziplinen und Hintergründen.
• Kommunikation – In der Lage, Ihre Argumentation zu erklären und technische Ideen klar zu kommunizieren.
• Sprachen – Fließend in Englisch; zusätzliche Sprachen sind ein Plus.

Interviewing

• Online bewerben – Reichen Sie Ihre Bewerbung online ein. Bewerbungen werden von unserem Talent Acquisition Team fortlaufend geprüft. Wir lesen Bewerbungen sorgfältig, daher sind durchdachte Antworten, die Ihre Interessen und Motivationen erklären, nützlich.
• Technisches Assessment * – *Ausgewählte Kandidaten werden eine Coding-Challenge absolvieren, die sich auf Kernkompetenzen in der Programmierung und Problemlösung konzentriert.
• Interviews – In die engere Wahl gezogene Kandidaten nehmen an Interviews teil, entweder vor Ort oder via Microsoft Teams. Wir werden Ihr quantitatives und technisches Denken untersuchen, wie Sie an unbekannte Probleme herangehen und wie Sie mit anderen zusammenarbeiten.

Wir ermutigen Kandidaten zudem, an einer unserer Data Challenges teilzunehmen. Dies ist eine Gelegenheit, an Problemen zu arbeiten, die für die quantitative Forschung relevant sind, und Ihren analytischen und technischen Ansatz unter Beweis zu stellen. Eine starke Leistung kann zu einer direkten Nachverfolgung durch unser Team führen: Challenge data (ens.fr) (https://challengedata.ens.fr/)

QRT ist ein Arbeit