WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
Middle/Senior ML Engineer (Trading)
ВердиктОписаниеИнструментыКомпанияПохожие
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. Middle/Senior ML Engineer (Trading)

Itransition·Минск·6 дн назад

Middle/Senior ML Engineer (Trading)

🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Зарплата не указана
56
Есть о чём спросить
Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

We are looking for a Machine Learning Researcher to design, develop, and evaluate predictive models for financial markets. You will work at the intersection of quantitative research, machine learning, and real-world trading constraints, contributing to alpha generation and risk modeling.

Чем предстоит заниматься

Develop and validate machine learning models for financial time series and cross-sectional data
Conduct research on alpha signals, feature engineering, and predictive modelling techniques
Design experiments and backtesting frameworks with proper statistical rigor
Work with large-scale structured and unstructured financial datasets
Collaborate with engineering teams to deploy models into production pipelines
Analyze model performance, stability, and robustness under changing market conditions
Improve data pipelines, labeling strategies, and evaluation methodologies

Наши требования

3+ years of relevant experience
Strong Python skills and experience with ML ecosystems (AWS Sagemaker, MLFlow)
Hands-on experience working with tabular/time series data with usage of ML
Solid understanding of machine learning fundamentals
Supervised learning, feature engineering, model evaluation
Overfitting, regularization, cross-validation
Knowledge of statistical methods and probability theory
Experience with experiment design and offline evaluation
Ability to work with large datasets and build efficient data processing pipelines
Familiarity with SQL and data querying
Strong analytical and problem-solving mindset
Ability to clearly communicate findings and trade-offs
Ownership of tasks from research to implementation
Curiosity and willingness to explore new approaches
Level of English enough for efficient technical and business communication with native speakers
Experience in financial machine learning, quantitative finance, or trading systems
Knowledge of signal generation, alpha research, portfolio construction or risk modeling
Experience with
Deep learning for tabular/time series data (Transformers, RNNs, etc.)
Probabilistic modeling or Bayesian methods
Hands-on experience with production ML systems (MLOps, monitoring, retraining)
Ability to define research direction and identify high-impact opportunities
Decision-making under uncertainty
Ability to translate business problems into ML solutions

Мы предлагаем

Projects for such clients as PayPal, Wargaming, Xerox, Philips, adidas and Toyota
Competitive compensation that depends on your qualification and skills
Career development system with clear skill qualifications
Options to work remotely
English courses online
Corporate parties and events for employees and their children
Internal conferences, workshops and meetups for learning and experience sharing
Gym membership compensation, corporate sport competitions (cybersport included)
5 days of paid sick leave per year with no obligation to submit a sick-leave certificate

Технологии и навыки

Python
AWS
ML
Itransition
Itransition
Минск

ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионБеларусь
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано6 дн назад
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо

Похожие вакансии

Разработчик в команду геосервисов автономного транспортаЯндексQA Lead в команду AI-агентов (Python)2ГИСPenetration Tester (Middle)KPMGЛидер команды R&D в MLСБЕР
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).