Point72アカデミー 経験者向け投資アナリストプログラム -（2026年 - 日本） Point72では、次世代のPoint72ディスクリショナリー投資プロフェッショナルを育成しています。 Point72アカデミーは、バイサイドについて学び、Point72のファンダメンタル株式リサーチアナリストとしてのキャリア形成を支援する10カ月間の有給トレーニングプログラムです。 アカデミーを無事修了すると、ファンダメンタル株式投資チームに配属される機会が得られます。 Point72のアナリストとして、アカデミー修了後も、自身の継続的な成長を支援する当社のメンターシップ文化と専門能力開発リソースの恩恵を受けることができます。 プログラムの概要： Point72のアナリストに求められる、知的好奇心、創造性、自律性、厳密な分析能力を発揮するために必要な基本的なリサーチと分析のスキルを習得します。具体的な内容は以下のとおりです。 アカデミーの教員、投資の専門家、世界有数の大学の教授陣からの指導を通じて、高度な企業分析とモデリングのスキルを習得します。 統計学、会計学、財務モデリング、データ分析、コーディングなどを学びます。 アナリストとしての職務に備えて、コンプライアンス研修カリキュラムを修了します。 すべてのアカデミーアソシエイトについて、本トレーニングの一部はニューヨークのオフィスで実施されます。 2つの投資チームでローテーションを行い、習得したスキルを実際の場面で活用します。 ローテーション期間中は、当社の投資の専門家から直接指導を受け、実務経験と貴重なメンターシップを得ることができます。 卒業後の機会：アナリストの職務 アカデミーを修了すると、Point72の株式リサーチアナリスト職の面接を受ける機会が得られます。この職務では、ポートフォリオマネージャーやチームと密接に連携しながら、さまざまな業界や世界中の企業について深い理解を築いていきます。ファンダメンタルズのリサーチと財務分析を通じて、変化が起こる前にそれを捉え、その洞察を実行可能な投資アイデアへと昇華させます。金融に関する洞察力と好奇心を活かし、以下のような業務を通じてチームの投資戦略の策定に貢献します。 担当するビジネスとその変化について理解を深めるための高度な財務モデルを構築します。 ファンダメンタルズのリサーチの実施、業界イベントへの参加、セルサイドのリサーチアナリストや営業担当者との交流、コンプライアンスに準拠したデータセットの分析を行います。 ポートフォリオマネージャーからのコーチングや、利用可能な専門能力開発リソースを最大限に活用することで、スキルを継続的に向上させます。 継続的に構築した知識ベースを活用し、株価を左右する主要な市場の論点を特定し、意見を述べます。 当社のコンプライアンスポリシーおよび手順に従い、創造的にリサーチに取り組みます。 市場コンセンサスとは異なる見解を認識し、検討します。 最高レベルのプロ意識、誠実さ、倫理観をもって行動します。 求める人物像： Point72アカデミーでは、潜在能力を重視した採用を行っています。私たちが求めているのは、投資に活かせるユニークな視点を持つ問題解決者です。 応募条件は以下のとおりです。 財務、法律、哲学、経済学、歴史学、政治学、ジャーナリズム、人文科学、教養学などの分野における実務経験や大学院教育などを通じて、優れた分析スキルを示している方。 ファンダメンタル株式投資チームにアナリストとして加わることを見据え、迅速に学習する能力と高い意欲を有している方。 分野を問わず、問題解決に対する情熱を有している方。 日本語および英語の両方で、優れた読み書きおよび口頭でのコミュニケーション能力を有し、他者と協働できる方。 倫理と誠実さに対する強いコミットメントがある方。 自発性、成熟度、学習意欲を備えている方。 卓越した批判的思考力および分析的思考力を有している方。
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Minimum qualifications: Bachelors degree or equivalent practical experience. 2 years of experience in digital advertising, consultative sales, digital media sales, business development, online media environment, or digital marketing roles. Ability to communicate in Japanese and English
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Minimum qualifications: Bachelors degree in Science, Technology, Engineering, Mathematics, or equivalent practical experience. 5 years of experience in Python and a related machine learning package (e.g., Keras, PyTorch, HF Transformers). Experience in applied AI, with building
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