Quantitative Researcher
פורסם לפני 26 ימים · 25 מועמדים
התפקיד במילים פשוטות
התפקיד כולל מחקר וניתוח נתוני שוק ברמת ה-tick במטרה לפתח מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים לחיזוי. ביומיום, החוקר מבצע בדיקות ביצועים לאחור (backtesting), בוחן עמידות של אסטרטגיות מסחר ומשתף פעולה עם מהנדסי C++ כדי להטמיע את המודלים במערכות מסחר חיות.
- Strong background in Statistics, Probability, Computer Science, Machine Learning, or Quantitative Finance
- Deep proficiency with Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, and scientific computing tools
- Pragmatic, hypothesis-driven research approach with focus on empirical out-of-sample performance
- Experience with statistical modeling, regressions, time-series, and ML models
- Experience with backtesting, capacity, dynamic spread adjustments, and out-of-sample robustness
- Experience with L2/L3 market microstructure, options chain dynamics, or synthetic order books
- Familiarity with modern C++
חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית
למי זה מתאים
התפקיד מתאים לבעלי רקע חזק בסטטיסטיקה, הסתברות, מדעי המחשב או למידת מכונה, עם שליטה מעמיקה ב-Python ובספריות מדעיות. הוא פחות מתאים למי שאינו מעוניין בעבודה מעשית על נתונים פיננסיים או שאין לו זיקה למחקר אמפירי ומודלים סטטיסטיים.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיוןCompany Description
DeltaVega is a quantitative proprietary trading firm engineered for ultra-low latency execution across global financial markets. We combine deep market microstructure research with bare-metal C++ infrastructure to deploy deterministic, high-frequency trading systems.
We’re looking for a Quantitative Researcher who loves digging into tick-level data, testing hypothesis-driven ideas, and turning statistical models into live systematic trading strategies.
What You’ll Work On
• Alpha Generation: Extract micro-horizon predictive signals.
• Statistical Modeling: Build, calibrate, and regularize predictive algorithms (Regressions, time-series, ML models).
• Rigorous Backtesting: Evaluate strategy performance, capacity, dynamic spread adjustments, and out-of-sample robustness.
• Production Deployment: Partner directly with our strategy team and C++ systems engineers to transition verified research models into live execution pipelines.
What We’re Looking For
• Quantitative Foundation: Strong background in Statistics, Probability, Computer Science, Machine Learning, or Quantitative Finance.
• Python Mastery: Deep proficiency with Pandas, NumPy, Scikit-Learn, and scientific computing tools.
• Research Mindset: Pragmatic, hypothesis-driven approach that values empirical out-of-sample performance over unnecessary model complexity.
• Pluses: Experience with L2/L3 market microstructure, options chain dynamics, synthetic order books, or familiarity with modern C++.
Why Join DeltaVega?
• High Impact: Direct line from your research to live execution and trading P&L with zero organizational fluff.
• Collaborative Environment: Work side-by-side with PhD strategy researchers and low-latency C++ engineers.
• Competitive Package: Competitive base salary + performance bonuses tied directly to strategy P&L.
• Location: Hod Hasharon desk with flexible hybrid work options.
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- היברידי
- Strong background in Statistics, Probability, Computer Science, Machine Learning, or Quantitative Finance, Deep proficiency with Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, and scientific computing tools, Pragmatic, hypothesis-driven research approach with focus on empirical out-of-sample performance, Experience with statistical modeling, regressions, time-series, and ML models, Experience with backtesting, capacity, dynamic spread adjustments, and out-of-sample robustness