Компания скрыта·Весь мир·2 дн назад
Senior ML Quantitative Researcher
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 400 000 ₽наш грубый ориентир по 191 вакансии этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоSeniorПолная занятостьАнглийский B2
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 191 вакансии уровня Senior по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Опубликована 2 дня назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 6, требования: 11. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Известно
- английский B2
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноML
ПлюсомPython
Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, Python +22%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
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.
Чем предстоит заниматься
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
Наши 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
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