Senior ML Quantitative Researcher
Описание
Мы ищем опытного специалиста с сильным ML-бэкграундом и подтверждённым опытом в трейдинге в роли квант-ресечера или ML-специалиста. Вы будете работать на стыке Quant Research и Feature Engineering, самостоятельно вести исследования от гипотезы до продакшена и отвечать за вклад своих сигналов в PnL. Что делать: Формировать и вести собственную исследовательскую повестку: находить рыночные неэффективности, формулировать гипотезы и строго проверять их на данных. Проектировать модели с учётом того, как их предсказания будут использоваться в торговле: горизонт, издержки, проскальзывание, ёмкость стратегии, влияние на позицию и риск. Разрабатывать признаки с устойчивой предсказательной силой: от классических статистических преобразований до learned representations. Работать с рыночными данными (order book, трейды, фандинг и др.) и альтернативными данными. Выстраивать корректный процесс валидации: walk-forward, контроль утечек и переобучения, оценка устойчивости сигнала во времени и при смене режимов рынка. Доводить исследования до продакшена вместе с разработчиками и строить надёжные data-пайплайны. Задавать стандарты исследований в команде, ревьюить работу коллег и менторить младших исследователей. Требования: Обязательно: от 3 лет опыта в трейдинге (хедж-фонд, prop-trading, маркет-мейкер, HFT/MFT) в роли Quant Researcher или ML. Опыт разработки сигналов или моделей, которые использовались в реальной торговле, и понимание их результатов в продакшене. Глубокое понимание ML: почему градиентный бустинг часто превосходит трансформеры на табличных данных, когда байесовский подход эффективнее частотного, как возникают утечки данных во временных рядах и как их избегать. Практический опыт с deep learning и градиентным бустингом, хорошее понимание устройства нейронных сетей. Сильная математическая база: статистика, теория вероятностей, стохастические процессы. Понимание микроструктуры рынка, принципов бэктестинга и оценки торговых стратегий. Сильный Python. Опыт работы с потоковой обработкой данных будет плюсом. Английский язык на уровне B2 и выше. Будет плюсом: ШАД или другая сильная техническая, финансовая или quant-программа. Опыт работы с криптовалютными рынками. Опыт участия в олимпиадах по математике, физике или информатике. Подтверждённые результаты на Kaggle или других ML-соревнованиях.