Overview
Are you ready to advance your career in quantitative research and development? These opportunities provide a chance to work with a top-tier global hedge fund, utilizing cutting-edge technology and data science to develop systematic trading strategies. Join a dynamic team that values innovation, expertise, and collaboration in the financial sector.
↚
Quantitative Developer, Systematic Equities
Location: London or Dubai preferred
Company: Millennium
- Collaborate with the Senior Portfolio Manager and other team members to develop and enhance an efficient systematic equity backtester tool for simulation and live trading
- Create visualization and analysis tools for backtest input and output
- Design and implement trading systems ensuring reliability, scalability, and efficiency
- Develop, optimize, and maintain software applications for large-scale equity trading
- Work closely with the infrastructure team to integrate trading strategies with the firm’s trading infrastructure
- Conduct thorough testing and debugging to resolve software issues
- Manage and centralize multiple vendor data sets for enhanced performance
- Stay updated with technological advancements to improve trading systems
- Provide mentorship and technical support to junior developers
- Preferred Technical Skills:
- Expertise in KDB/Q and Python
- Proficiency in modern data science tools (Jupyter, pandas, numpy, sklearn) with machine learning experience
- Experience with Slurm or similar parallel computing tools
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Mathematics, Statistics, or a related STEM field from a top-ranked university
Quantitative Researcher, Systematic Equities
Location: London or Dubai preferred
Company: Millennium
- Collaborate with the Senior Portfolio Manager to implement a machine learning research framework for systematic global equity trading
- Develop systematic trading strategies with a focus on:
- Idea generation
- Data gathering and analysis
- Model implementation and backtesting
- Analyze and leverage large financial datasets using advanced statistical learning techniques
- Work with multiple vendor data sets, ensuring quality and feature extraction
- Implement a scalable and efficient machine learning framework using pre-existing features
- Optimize code for large-scale operations
- Develop new features leveraging additional databases (KDB preferred)
- Preferred Technical Skills:
- Proficiency in Python (KDB/Q is a plus)
- Strong background in data science tools (Jupyter, pandas, numpy, sklearn) with machine learning experience
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Mathematics, Statistics, or a related STEM field from a top-ranked university
- Deep understanding of quantitative finance, mathematical modeling, statistical analysis, regression, and probability theory
- Excellent communication, problem-solving, and analytical skills
ملخص
هل أنت مستعد للارتقاء بمسيرتك المهنية في مجال البحث والتطوير الكمي؟ تتيح لك هذه الفرص العمل مع صندوق تحوط عالمي رائد، باستخدام أحدث التقنيات وعلوم البيانات لتطوير استراتيجيات تداول منهجية. انضم إلى فريق ديناميكي يُقدّر الابتكار والخبرة والتعاون في القطاع المالي.
↚
المطور الكمي، الأسهم المنهجية
الموقع: لندن أو دبي المفضل
الشركة: ميلينيوم
- التعاون مع مدير المحفظة الرئيسي وأعضاء الفريق الآخرين لتطوير وتعزيز أداة اختبار الأسهم المنهجية الفعالة للمحاكاة والتداول المباشر
- إنشاء أدوات التصور والتحليل لاختبار المدخلات والمخرجات
- تصميم وتنفيذ أنظمة التداول لضمان الموثوقية وقابلية التوسع والكفاءة
- تطوير وتحسين وصيانة تطبيقات البرامج للتداول في الأسهم على نطاق واسع
- العمل بشكل وثيق مع فريق البنية التحتية لدمج استراتيجيات التداول مع البنية التحتية التجارية للشركة
- إجراء اختبارات وتصحيح أخطاء شاملة لحل مشكلات البرامج
- إدارة وتجميع مجموعات بيانات البائعين المتعددة لتحسين الأداء
- ابق على اطلاع بأحدث التطورات التكنولوجية لتحسين أنظمة التداول
- توفير الإرشاد والدعم الفني للمطورين المبتدئين
- المهارات التقنية المفضلة:
- خبرة في KDB/Q وPython
- الكفاءة في أدوات علوم البيانات الحديثة (Jupyter، pandas، numpy، sklearn) مع خبرة في التعلم الآلي
- الخبرة في استخدام Slurm أو أدوات الحوسبة المتوازية المماثلة
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء أو مجال STEM ذي الصلة من جامعة ذات تصنيف عالي
باحث كمي، الأسهم المنهجية
الموقع: لندن أو دبي المفضل
الشركة: ميلينيوم
- التعاون مع مدير المحفظة الرئيسي لتنفيذ إطار بحث التعلم الآلي للتداول المنهجي للأسهم العالمية
- تطوير استراتيجيات التداول المنهجية مع التركيز على:
- توليد الأفكار
- جمع البيانات وتحليلها
- تنفيذ النموذج والاختبار الخلفي
- تحليل واستغلال مجموعات البيانات المالية الكبيرة باستخدام تقنيات التعلم الإحصائي المتقدمة
- العمل مع مجموعات بيانات البائعين المتعددة، وضمان الجودة واستخراج الميزات
- تنفيذ إطار عمل تعليم آلي قابل للتطوير وفعال باستخدام الميزات الموجودة مسبقًا
- تحسين الكود للعمليات واسعة النطاق
- تطوير ميزات جديدة بالاستفادة من قواعد البيانات الإضافية (يفضل استخدام KDB)
- المهارات التقنية المفضلة:
- الكفاءة في بايثون (KDB/Q هي ميزة إضافية)
- خلفية قوية في أدوات علوم البيانات (Jupyter، pandas، numpy، sklearn) مع خبرة في التعلم الآلي
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء أو مجال STEM ذي الصلة من جامعة ذات تصنيف عالي
- فهم عميق للتمويل الكمي، والنمذجة الرياضية، والتحليل الإحصائي، والانحدار، ونظرية الاحتمالات
- مهارات ممتازة في التواصل وحل المشكلات والتحليل
.png)
