ML / Research Engineer (Middle)

Описание

Ищем ML / Research Engineer уровня Middle в небольшую исследовательскую команду, которая занимается разработкой алгоритмов на стыке Machine Learning, Deep Learning, математического моделирования и анализа временных рядов. В работе много исследовательских задач: формулирование гипотез, работа с большими массивами исторических и потоковых данных, проведение экспериментов и поиск алгоритмических решений. Что предстоит делать: Исследовать данные и находить закономерности, которые могут быть использованы в алгоритмических моделях. Формулировать и проверять исследовательские гипотезы. Разрабатывать и тестировать ML / DL-модели. Проводить эксперименты, сравнивать подходы и анализировать результаты. Работать с временными рядами и последовательностями данных. Самостоятельно проходить полный цикл исследования: постановка задачи → данные → гипотеза → эксперимент → оценка результата → доработка решения. Взаимодействовать с другими исследователями и инженерами при подготовке решений к дальнейшему использованию. Требования: 2+ года практического опыта в ML / DL / Quant Research / математическом моделировании или смежной области. Уверенный Python. Практический опыт с ML-фреймворками и библиотеками: PyTorch, Scikit-Learn и др. Хорошая математическая база и понимание статистики. Опыт работы с большими объёмами данных. Понимание принципов построения, обучения и оценки моделей. Способность самостоятельно проводить исследование, а не только реализовывать отдельные технические этапы. Будет плюсом: Опыт с Reinforcement Learning. Опыт работы с временными рядами. Опыт с оптимизацией гиперпараметров. Исследовательский опыт, публикации, участие в научных проектах или профильное академическое образование. Опыт работы в FinTech, BigTech, банках, e-commerce, технологических стартапах или других компаниях с большим объёмом данных. Финансовый опыт не является обязательным — важнее сильная исследовательская и математическая база и способность самостоятельно доводить исследовательскую задачу до результата. ​​​​​​​Формат: Полная занятость Гибридный формат - офис Москва Небольшая техническая команда Высокий уровень самостоятельности и влияния на исследовательские решения Оклад + бонус по результатам работы