Quantitative / Algo Research Long Term Intern

Ad/NameEmre

Soyad/Family NamePabuçcu

Eposta/E-mailemre.pabuccu@algosense.com.tr

Firma Adı/Company NameAlgosense Yazılım A.Ş.

Şehir/Cityİstanbul(Asya)

Firma Adı/Company NameAlgosense

Pozisyon Adı/Position NameQuantitative / Algo Research Long Term Intern

Pozisyon Tipi/Position TypeStajyer

Alınacak Kişi Sayısı/Number of Employee to be Recruited1

İş Alanları/Fields

• Bilgi İşlem / Computing
• Finans / Finance
• Teknoloji / Technology
• Diğer / Other

Adayın Çalışacağı Şehir / Cityİstanbul(Avr.)

İş Tanımı ve Genel Nitelikler /Job Description and General Qualifications

İş İlanı Hakkında
Algo Trading | Quantitative | Research

Pozisyon Hakkında
Algosense olarak matematik, veri bilimi ve global piyasaların kesişiminde araştırma seviyesinde trading sistemleri geliştirmek isteyen adaylar için uzun dönem staj programı başlatıyoruz.


Bu rol; soyut teoriyi test edilebilir sinyallere, sağlam backtest süreçlerine ve çalıştırılabilir araştırma altyapısına dönüştürebilecek disipline sahip adaylar için tasarlanmıştır. İlk prensiplerden düşünebilen, gürültülü finansal veriyle çalışabilen ve ampirik kanıtı sistematik trading içgörüsüne dönüştürebilen uzun dönem quantitative research stajyerleri arıyoruz.


Aranan Nitelikler:
Üniversitenin halen 3. sınıfında eğitim görüyor olmak.
Python hakimiyeti: Pandas, NumPy, Scikit-learn; PyTorch veya TensorFlow bilgisi artıdır.
Olasılık, lineer cebir, istatistik, zaman serisi analizi ve optimizasyon alanlarında güçlü matematiksel temel.
Trading sistemleri, piyasa verisi, risk ve portföy davranışı hakkında temel piyasa sezgisi.
Varsayımları dokümante etme, dayanıklılık testleri yapma ve belirsizliği açık şekilde iletişim kurabilme disiplini.

Sorumluluklar:
Uzun dönem araştırmacılar, geliştiriciler ve sistematik düşünebilen adaylar arıyoruz.
Bu pozisyon; finansal piyasalarda araştırma disiplini kazanmak, sistematik trading altyapıları geliştirmek ve teori ile gerçek piyasa verisi arasındaki bağlantıyı uygulamalı olarak öğrenmek isteyen adaylar için uygundur.

Tercih Sebepleri:
Sistematik trading, türev ürünler, emir defterleri veya piyasa mikro yapısı alanlarında deneyim.
C++ bilgisi, performans mühendisliği bakış açısı veya düşük gecikmeli uygulamalara ilgi.
SQL, dağıtık veri araçları, deney takibi veya araştırma altyapısı deneyimi.
İstatistiksel analiz, matematiksel modelleme veya quantitative research deneyimi.