2027 - Stage, Recherche Quantitative

Programmes offerts : Stage de fin d'études, stage de l'avant-dernière année, certaines opportunités permanentes

Durée du programme : 4–6 mois, débutant en 2027

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

Qui est éligible : Étudiants de l'avant-dernière ou de la dernière année complétant un bachelor, master ou PhD

Qube Research & Technologies (QRT) est un gestionnaire d'investissement quantitatif et systématique mondial opérant sur diverses classes d'actifs liquides et marchés à travers le monde. Notre approche de l'investissement est scientifique : nous réunissons les données, la recherche, la technologie et l'expertise en trading pour développer et gérer des stratégies systématiques.

La recherche est centrale dans la manière dont QRT investit. Au fil des ans, nous avons construit une plateforme mondiale de recherche et d'exécution couvrant des géographies, des classes d'actifs et des horizons de trading, de la haute à la basse fréquence. Cela donne à nos chercheurs l'accès à des ensembles de données vastes et diversifiés, à des outils de recherche sophistiqués et à l'infrastructure nécessaire pour transformer des idées de recherche en stratégies de trading en direct.

Nos stages sont conçus pour donner aux étudiants une expérience significative de ce processus. Vous rejoindrez une équipe systématique, travaillerez sur de réels problèmes de recherche ou de trading et apprendrez auprès de chercheurs et traders expérimentés. L'environnement est rigoureux et collaboratif : les idées sont testées par rapport aux données, les hypothèses sont remises en question et les bonnes questions comptent autant que les réponses rapides.

Votre futur rôle chez QRT

Tout au long du processus de recrutement, nous prendrons en compte vos compétences et vos intérêts parallèlement aux problèmes sur lesquels nos équipes travaillent, dans le but de trouver la meilleure adéquation.

En tant que stagiaire en recherche quantitative, vous pourriez contribuer dans l'un des deux domaines complémentaires au sein de l'une des équipes systématiques de QRT, couvrant les hautes, moyennes et basses fréquences :

Recherche

Votre objectif sera de développer des signaux prédictifs à partir d'ensembles de données larges et variés. Vous explorerez les données pour y trouver des modèles et formerez des hypothèses sur ce qui pourrait les piloter. À partir de là, la recherche est itérative : vous concevrez des tests, remettrez en question les résultats, ajusterez votre approche et testerez à nouveau. En travaillant avec d'autres chercheurs, vous apprendrez à distinguer les signaux prometteurs du bruit. Ce faisant, vous vivrez l'intégralité du processus de recherche, de l'observation initiale à quelque chose qui peut être utilisé dans le trading en direct.

Trading

Vous contribuerez au déploiement en direct de la recherche de QRT en travaillant directement avec notre plateforme de trading systématique. Vous surveillerez le comportement des signaux en production, suivrez la performance, améliorerez l'efficacité de l'exécution et aiderez à identifier et gérer les risques potentiels. En travaillant étroitement avec des chercheurs et traders seniors, vous étudierez le comportement des stratégies en production et chercherez des moyens de les rendre plus robustes et évolutives. Vous utiliserez l'analyse quantitative et la programmation pour comprendre ce qui se passe dans les systèmes en direct et déterminer où des améliorations peuvent être apportées.

Dans les deux domaines, la manière dont vous abordez un problème compte. Nous recherchons des stagiaires curieux, créatifs et collaboratifs. Vous devez être à l'aise avec l'exploration d'idées, la pose de questions et l'apprentissage au fur et à mesure.

Vos compétences actuelles

• Formation académique – Poursuite d'un diplôme avancé dans un domaine quantitatif tel que la Data Science, les Statistiques, les Mathématiques, la Physique ou l'Ingénierie.
• Fondations quantitatives – Fortes capacités d'analyse et intérêt pour l'utilisation des mathématiques, des statistiques et du calcul pour comprendre des problèmes complexes.
• Programmation – Expérience en codage dans au moins un langage de programmation de premier plan, incluant Python, C++ ou C#.
• Intérêts de recherche – La connaissance des statistiques, de l'apprentissage automatique (machine learning), du NLP ou des techniques d'IA est utile mais non essentielle.
• Données – L'expérience de l'exploration de grands ensembles de données sur plusieurs horizons temporels est un plus.
• Résolution de problèmes – Capable de résoudre des problèmes complexes avec rigueur tout en maintenant une attention particulière aux détails.
• Indépendance et collaboration – À l'aise pour travailler de manière autonome tout en échangeant des idées et en travaillant étroitement avec des collègues de différentes disciplines et horizons.
• Communication – Capable d'expliquer votre raisonnement et de communiquer clairement des idées techniques.
• Langues – Courant en anglais ; des langues supplémentaires sont un plus.

Entretien

• Postulez en ligne – Soumettez votre candidature en ligne. Les candidatures sont examinées au fil de l'eau par notre équipe Talent Acquisition. Nous lisons les candidatures attentivement, donc des réponses réfléchies expliquant vos intérêts et vos motivations sont utiles.
• Évaluation technique – Les candidats sélectionnés passeront un défi de codage axé sur les compétences de base en programmation et de résolution de problèmes.
• Entretiens – Les candidats présélectionnés participeront à des entretiens, soit sur site, soit via Microsoft Teams. Nous explorerons votre pensée quantitative et technique, la manière dont vous abordez des problèmes inconnus et la façon dont vous travaillez avec les autres.

Nous encourageons également les candidats à participer à l'un de nos Data Challenges. Il s'agit d'une opportunité de travailler sur des problèmes pertinents pour la recherche quantitative et de démontrer v