Brésil
C6 Bank
Goldman Sachs
Global Markets – Chercheur Quantitatif Systématique Crédit, Associate/VP - Sao Paulo
Brésil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonJavaSQLC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Présentation de l'équipe
L'équipe Systematic Credit est un groupe mondial multidisciplinaire de market-making qui s'appuie sur des méthodes quantitatives avancées, la technologie et une connaissance approfondie du marché pour négocier des obligations d'entreprises, des dérivés de crédit et des ETF à revenu fixe.
Opérant à l'intersection de l'ingénierie financière, du machine learning et de l'informatique haute performance, notre équipe à Sao Paulo travaille en étroite collaboration avec les desks mondiaux de New York, Londres et Hong Kong. Nous concevons, testons et déployons des stratégies systématiques de market-making qui fournissent de la liquidité, capturent de l'alpha et gèrent le risque sur des marchés de crédit historiquement fragmentés et de gré à gré (OTC).
Votre Impact
En tant que Chercheur Quantitatif au niveau Associate ou Vice President, vous piloterez l'agenda de recherche et l'infrastructure pour nos stratégies systématiques de market-making crédit. Vous prendrez en charge le pipeline quantitatif de bout en bout, depuis le sourcing et la structuration de jeux de données de crédit complexes jusqu'à l'ingénierie de caractéristiques prédictives, la construction de modèles alpha et le développement des plateformes centrales qui démocratisent la génération de signaux pour l'équipe élargie.
Pour les candidats entrant au niveau Vice President (VP), vous serez également amené à diriger les décisions architecturales clés pour notre plateforme de recherche, à encadrer les chercheurs juniors et à collaborer directement avec les desks de trading mondiaux pour faire passer les modèles de la recherche à la production.
Responsabilités Clés
- Génération d'Alpha et Développement de Stratégies : Mener des recherches statistiques rigoureuses pour identifier des signaux prédictifs (alphas) sur les obligations d'entreprises et les ETF de crédit. Appliquer l'analyse avancée des séries temporelles, le machine learning et le traitement des données alternatives pour modéliser la dynamique des spreads de crédit.
- Cadre et Pipeline de Données Consolides de Qualité Recherche : Architecturer et construire un cadre et un pipeline de données consolidés, haute performance et de qualité recherche pour soutenir la génération de signaux. Ingérer, nettoyer et normaliser des jeux de données de crédit diversifiés et bruités (par exemple, TRACE, flux de courtiers, flux de réseaux de communication électroniques) pour établir une "Source d'Or" robuste pour la recherche quantitative.
- Plateforme de Backtesting de Signaux Auto-Service Pilotée par l'IA : Concevoir, développer et maintenir une plateforme ouverte, évolutive et basée sur l'IA qui permet aux chercheurs et aux traders de télécharger de manière transparente des idées de signaux, d'utiliser le machine learning pour le réglage automatisé des paramètres et de les backtester par rapport à un cadre de simulation standardisé, en temps réel et sans biais.
- Infrastructure et Outils Quantitatifs : Collaborer avec les développeurs quantitatifs pour construire et faire évoluer les moteurs de backtesting, les cadres de simulation et les bibliothèques d'analyse de qualité production. Assurer que le code de recherche est modulaire, bien testé et optimisé pour les environnements informatiques haute performance.
Prérequis
Expérience et Formation Requises
- Formation : Master ou Doctorat dans une discipline STEM hautement quantitative (par exemple, Mathématiques, Physique, Informatique, Statistiques, Recherche Opérationnelle ou Ingénierie Financière).
Expérience :
- Niveau Associate : 3+ années d'expérience professionnelle en recherche quantitative, ingénierie financière ou science des données.
- Niveau VP : 6+ années d'expérience avec une expérience avérée dans le développement de stratégies de trading systématiques ou de modèles quantitatifs avancés (idéalement dans les revenus fixes, le crédit ou le macro).
Compétences Fondamentales et Techniques
- Fondations Quantitatives et Revenus Fixes : Compréhension approfondie des probabilités, statistiques, algèbre linéaire et analyse des séries temporelles, associée à une solide compréhension conceptuelle de la tarification des obligations, des conversions rendement-prix, des spreads de crédit et du risque de taux d'intérêt (duration/convexité).
- Programmation Avancée : Maîtrise avancée de Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn) avec un état d'esprit d'ingénierie logicielle – combinant le prototypage mathématique rapide avec un code propre, modulaire et bien documenté. La programmation orientée objet en C++ ou Java est hautement souhaitable.
- Ingénierie des Données et Boîte à Outils Quantitatifs : Expérience dans la gestion de jeux de données à grande échelle, bruités et non structurés à l'aide de SQL et de bases de données de séries temporelles haute performance (par exemple, KDB+/Q, ClickHouse). Maîtrise de l'application de techniques de machine learning (régression, modèles basés sur des arbres, réseaux neuronaux) aux données financières.
- Honnêteté Intellectuelle et Communication Collaborative : Motivé à comprendre les mécanismes du marché plutôt qu'à simplement ajuster les courbes. Possède l'honnêteté analytique pour remettre en question les hypothèses, itérer sur les hypothèses échouées et traduire des concepts quantitatifs complexes en informations claires et exploitables pour les parties prenantes mondiales.
Qualifications Souhaitées
- Expérience directe dans la recherche de stratégies systématiques sur obligations d'entreprises ou dérivés de crédit.
- Expérience dans la construction de plateformes de recherche quantitative en libre-service, de APIs ou de cadres de backtesting partagés.
- Expérience pratique avec KDB+/Q ou la gestion de jeux de données financiers à grande échelle, au niveau tick.
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