i.Begründung klar ausdrücken
Jedes Ergebnis kommt mit seinen Annahmen und Grenzen — klar ausgedrückt. Was einer Prüfung nicht standhält, wird nicht ausgeliefert.
ii.Out-of-sample oder es existiert nicht
In-sample-Fit ist eine Hypothese, kein Befund. Sie lernen, den eigenen Ergebnissen zu misstrauen, bevor es jemand anderes tun muss.
iii.Kleines Team, ganze Probleme
Kein Stückwerk. Sie besitzen eine Frage von Anfang bis Ende — Daten, Modell, Entscheidung — und verteidigen sie am Tisch der Gründer.
i.Praktikumsprogramm
Vollzeit-Praktika für hochmotivierte Studierende: praktische Arbeit im quantitativen Investieren — Dateninfrastruktur, Research und Portfoliomanagement.
München · Luxemburgii.Thesis-Programm
Abschlussarbeiten auf internen Forschungsprojekten — Fragen an der Spitze des quantitativen Investierens, die bestehende Strategien prägen oder neue begründen.
München · Luxemburg| Data Engineering | QI Data Engineering — Specialist. Aufbau und Optimierung der Dateninfrastruktur: ETL, Cloud, Warehousing — skalierbare Pipelines, denen das Research vertrauen kann. |
|---|---|
| Deep Learning | QI Deep Learning — Analyst. Das Muster im Unbekannten finden: nicht-offensichtliche Zusammenhänge in Finanzdaten, an der Grenze dessen, was Modelle lesen können. |
| Quantitatives Research | QI Research — Analyst. Signale, Absicherung, Portfoliokonstruktion — die Fragen, die im Equity Guard landen. |
Eine E-Mail, gelesen von denen, mit denen Sie arbeiten würden.
Senden Sie Lebenslauf und Notenübersichten — plus Referenzschreiben aus früheren Praktika oder Tätigkeiten, falls vorhanden — an enquiry@qi-investment.com. Sagen Sie uns in drei Sätzen, an welcher Frage Sie arbeiten wollen und warum.
Der Weg ist vorbereitet — den nächsten Schritt gehen Sie.
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