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2026 - Stage, Recherche quantitative/Négociation

Qube Research & Technologies

Type de contrat
Stage
Lieu
Geneva
Première publication
Postuler
Durée du programme : De 4 à 6 mois, à partir de 2026. La plupart des individus rejoignent en avril, mai ou juin de chaque année. Qui est éligible : Étudiants de dernière ou d'avant-dernière année complétant un baccalauréat ou une maîtrise. Qube Research & Technologies (QRT) est un gestionnaire d'investissements quantitatifs et systématiques mondial, opérant dans toutes les classes d'actifs liquides à travers le monde. Nous sommes un groupe axé sur la technologie et les données, mettant en œuvre une approche scientifique de l'investissement. La combinaison de données, de recherche, de technologie et d'expertise en négociation a façonné notre mentalité collaborative, qui nous permet de résoudre les défis les plus complexes. La culture d'innovation de QRT conduit en permanence notre ambition de fournir des rendements de haute qualité à nos investisseurs. Au fil des ans, QRT a investi dans une plate-forme de recherche et d'exécution mondiale qui a été déployée pour couvrir toutes les géographies et les classes d'actifs. Cette plate-forme couvre un large spectre, des systèmes de négociation à haute fréquence à ceux à basse fréquence. Nous nous épanouissons à l'intersection de la technologie de pointe, de l'automatisation intelligente et des processus évolutifs, ce qui nous permet de nous déplacer rapidement, de penser en grand et de livrer à grande échelle. Nous nous engageons à identifier et à développer des talents exceptionnels et invitons un nouveau groupe de personnes exceptionnelles à nous rejoindre dans l'année à venir. Notre stage offre un environnement stimulant, intellectuellement rigoureux et de haute performance, où la collaboration est clé du succès. Vous travaillerez aux côtés de professionnels de l'industrie de premier plan et serez encadré par eux, acquérant une expérience inestimable et vous positionnant pour avoir l'opportunité d'obtenir un poste de diplômé à plein temps à l'issue réussie du programme. Votre rôle futur chez QRT Au cours du processus de recrutement, nous travaillerons à aligner vos compétences, vos intérêts et votre potentiel avec les équipes où vous pouvez avoir le plus d'impact. En tant que stagiaire en recherche quantitative, vous pourriez contribuer dans l'un des deux domaines complémentaires au sein d'une des équipes systématiques de QRT - allant des hautes, moyennes et basses fréquences : Recherche Votre objectif principal sera de développer des signaux prédictifs de haute qualité. Vous utiliserez l'accès à de vastes et divers ensembles de données pour identifier des modèles statistiques cachés et des opportunités de marché. Vous collaborerez avec d'autres chercheurs pour échanger des idées et affiner les méthodologies. Vous serez formé pour diriger le cycle de recherche complet - de la génération d'idées à la mise en œuvre. Négociation Vous contribuerez au déploiement en direct de la recherche de QRT en travaillant sur la plate-forme de négociation systématique elle-même. Cela implique de surveiller le comportement des signaux, de suivre les performances et d'améliorer l'efficacité d'exécution, tout en aidant à identifier et à gérer les risques potentiels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des chercheurs et des négociateurs seniors, vous concentrant sur l'affinement et la mise à l'échelle des processus systématiques, en appliquant vos compétences quantitatives et de programmation pour garantir que les stratégies fonctionnent de manière optimale en production. Nous recherchons des stagiaires qui sont curieux, créatifs et collaboratifs. Si vous êtes passionné par l'apprentissage, enthousiaste à relever des défis et prêt à avoir un impact réel, vous trouverez de nombreuses opportunités de grandir avec nous. Votre jeu de compétences actuel Poursuite d'un diplôme avancé dans un domaine quantitatif tel que la science des données, les statistiques, les mathématiques, la physique ou l'ingénierie Niveau élevé de connaissances techniques en statistiques, en apprentissage automatique, en NLP ou en techniques d'IA est un plus Compétences en codage requises dans au moins un langage de programmation de premier plan (Python et C++ ou C#) Expérience dans l'exploration de grands ensembles de données sur plusieurs trames temporelles est un plus Capacité à effectuer plusieurs tâches dans un environnement rapide tout en gardant une forte attention aux détails Capacité à travailler de manière autonome, dans un cadre collégial et collaboratif, et avec des collègues issus de divers horizons et domaines d'expertise. Excellentes compétences en communication Maîtrise de l'anglais, toute autre langue est un plus Entretien : Postuler en ligne : les candidatures sont évaluées sur une base continue par un membre de notre équipe d'acquisition de talents. Il s'agit d'une excellente occasion de se démarquer, car nous lisons soigneusement chaque candidature et recherchons des réponses spécifiques et réfléchies qui reflètent vos intérêts authentiques. Les entretiens se déroulent sur site ou via Teams, ce qui nous permet d'évaluer vos capacités techniques et de voir à quel point vous correspondez à la culture de notre entreprise. Nous vous encourageons à participer à l'un de nos défis de données, qui offrent une occasion précieuse de vous engager dans les types de problèmes rencontrés dans le rôle de recherche quantitative tout en mettant en valeur vos compétences analytiques et techniques. Une performance solide peut conduire à un suivi direct de la part de notre équipe, ce qui constitue un excellent moyen d'obtenir une visibilité précoce dans le processus de recrutement : Données du défi (ens.fr) QRT est un employeur offrant l'égalité des chances. Nous accueillons la diversité comme essentielle à notre succès. QRT habilite les employés à travailler ouvertement et avec respect pour atteindre le succès collectif. En plus de la réalisation professionnelle, nous proposons des initiatives et des programmes pour permettre aux employés d'atteindre un éq

Traduit automatiquement depuis l’original.

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