États-Unis
B&A
IMC
Chercheur quantitatif - Curation de données
États-Unis
Chicago, Illinois, United States
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Nous recherchons un chercheur quantitatif doté d'un esprit analytique et d'un grand souci du détail pour rejoindre notre équipe de recherche dynamique. Le candidat idéal possédera une expérience approfondie dans la curation et l'analyse d'un large éventail de sources de données liées au trading, notamment les données de marché traditionnelles, les jeux de données fondamentaux et d'autres informations fournies par des tiers. Ce rôle contribuera au développement de stratégies de trading innovantes, soutiendra la prise de décision basée sur les données et collaborera étroitement avec les équipes de trading, de technologie et d'acquisition de données.
Vos responsabilités principales
- Curer, nettoyer et valider de grands volumes de données de marché, en se concentrant sur les actions et les options sur actions aux États-Unis
- Intégrer, prétraiter et évaluer des sources de données fondamentales et alternatives
- Travailler en étroite collaboration avec l'équipe d'acquisition de données et l'équipe mondiale de données pour évaluer la qualité des données
- Construire et maintenir des pipelines de données robustes pour la recherche et les environnements de trading en direct
- Effectuer des analyses de données et de la modélisation statistique pour identifier les modèles et les inefficacités sur le marché
- Garantir l'exactitude, l'exhaustivité et l'actualité des jeux de données utilisés dans la modélisation quantitative.
- Documenter les processus de recherche, la provenance des données et les résultats avec des normes élevées de clarté et de reproductibilité
- Collaborer avec des ingénieurs logiciels et des traders pour traduire la recherche en modèles et outils de qualité production
- Mener des recherches et des analyses quantitatives pour soutenir et améliorer les stratégies de trading
Vos compétences et votre expérience
- 3+ années d'expérience dans un rôle de recherche quantitative ou axé sur les données sur les marchés financiers, idéalement dans un environnement de trading systématique
- Expérience avérée de travail avec une gamme diversifiée de données de trading et financières
- Doit avoir une connaissance préalable des marchés d'options et une expérience de travail avec des données d'options
- Solide compréhension du paysage des fournisseurs de données
- Maîtrise avancée de Python
- Expérience avec les bases de données (SQL) et la gestion efficace de grands jeux de données
- Familiarité avec les systèmes de données en temps réel et le traitement des données au niveau du tick
- Familiarité avec les techniques statistiques et de machine learning
- Sens exceptionnel du détail et approche systématique de la résolution de problèmes
- Solides compétences en communication écrite et orale
- Une expérience pratique de l'intégration et de l'analyse de sources de données hors marché est un plus
#LI-DNP
Fourchette de salaire
La fourchette de salaire de base pour ce rôle est incluse ci-dessous. Le salaire de base n'est qu'une composante de la rémunération totale ; tous les postes permanents à temps plein sont éligibles à une prime discrétionnaire et à des avantages sociaux, y compris des congés payés et une assurance. Veuillez consulter Benefits - US | IMC Trading imc.com/us/careers/benefits pour des informations plus complètes.
$250,000—$300,000 USD
À propos
Nous IMC est une société de trading axée sur la recherche où la modélisation quantitative, le machine learning et l'ingénierie façonnent la manière dont les marchés modernes sont négociés. Force stabilisatrice sur les marchés depuis 1989, nous fournissons des liquidités sur les plateformes de trading, offrant les meilleurs résultats en matière de valeur et de gestion des risques aux investisseurs. En utilisant notre propre technologie et notre propre capital, nous construisons des systèmes et des algorithmes propriétaires qui opèrent sur les marchés mondiaux. Nos chercheurs, traders et ingénieurs travaillent collectivement, combinant expérimentation rapide, infrastructure avancée et retour d'information en temps réel pour transformer les idées en exécution et l'exécution en avantage.
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