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Junior Quant Researcher (m/w/d)

bitcap · Berlin HQ

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Junior de
Python SQL LLMs Machine Learning

Job description

Über die Position

Als Junior Quant Researcher (m/w/d) bei bitcap bist du verantwortlich für die Entwicklung und den Lebenszyklus von Alpha‑Signalen und Risikomodellen für Europas leistungsstärkste Technologiefonds. Du berichtest an den Director Systematic Strategies und arbeitest eng mit dem Portfoliomanagement sowie dem Fundamental Research Team zusammen.

Hauptaufgaben

  • Entwicklung, Backtesting und Deployment von Alpha‑Signalen und Risikomodellen für eine ausgewählte Watchlist von Technologieunternehmen.
  • Systematische Prüfung von Fundamentalanalysen‑Hypothesen und Umsetzung in evidenzbasierte Zeitreihenmodelle (AR/MA/ARIMA, regularisierte Regression etc.).
  • Umwandlung unstrukturierter, alternativer Daten in handelbare Signale mittels Python und SQL.
  • Implementierung produktionsreifer Code‑Lösungen, die die Modelle in die Live‑Umgebung überführen.

Anforderungsprofil

  • 1–2 Jahre Berufserfahrung im quantitativen Research oder Data Science im Investment‑Umfeld oder vergleichbare Praktika.
  • Abgeschlossenes Master‑ oder Promotionsstudium in Mathematik, Physik, Statistik oder (Quant) Finance mit sehr guten Ergebnissen.
  • Sichere Kenntnisse in statistischen Verfahren (Wahrscheinlichkeitsrechnung, Regression, Zeitreihenanalyse) und erste Berührungspunkte mit Machine Learning.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL.
  • Erfahrung im Einsatz von LLMs für Research‑ oder Investment‑Strategien.
  • Fließende Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind ein Plus.

Erforderliche Kenntnisse

  • Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistische Modellierung.
  • Regression und Zeitreihenanalyse (AR/MA/ARIMA, regularisierte Regression).
  • Grundlagen des Machine Learning und Anwendung von LLMs.

Was wir bieten

  • Einfluss auf ein konzentriertes High‑Conviction‑Portfolio im europäischen Asset Management.
  • Arbeit mit Terabytes an Daten, fortschrittlichen Research‑Tools und proprietären alternativen Daten.
  • Internationales Team aus 15 Nationen, flache Hierarchien und direkten Zugang zum Management.
  • Verantwortung ab dem ersten Tag, steile Lernkurve und transparente Feedbackkultur.

Questions fréquentes

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Source : ats:personio

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