Вакансии volna.tech: работа в IT и digital

Обязанности:

• Исследовать рыночные данные и краткосрочные закономерности, связанные с ликвидностью, исполнением, хеджированием и межплощадочными взаимодействиями.

• Самостоятельно формулировать количественные гипотезы, определять подход к их проверке и выстраивать корректный дизайн экспериментов и валидации.

• Работать с большими объёмами рыночных данных: находить и объединять источники, контролировать качество, синхронизировать данные и формировать необходимые признаки.

• Применять ML/DL и методы последовательного принятия решений там, где они подходят для конкретной исследовательской задачи.

• Оценивать стратегии в реалистичной среде с учётом рыночных условий и ограничений исполнения, проводить paper/shadow-тестирование и анализировать переход от исследований к реальной торговле.

• Разрабатывать воспроизводимый исследовательский код на Python и совместно с командой доводить подтверждённые решения до production.

Требования:

• Практический опыт в 2–3 Quant/ML-проектах

• Сильный Python и уверенная инженерная база.

• Хорошее знание статистики, теории вероятностей, оптимизации и временных рядов.

• Понимание temporal leakage, selection bias, uncertainty и корректной OOS-проверки.

• Понимание рыночной динамики, особенностей исполнения и факторов, влияющих на результат стратегии.

• Практический опыт работы с ML/DL на финансовых данных и временных рядах.

• Умение самостоятельно формулировать подход к исследовательской задаче и проверять гипотезы на практике.

• Общее понимание устройства и особенностей crypto-рынка.

Условия:

• Полная занятость.

• Гибридный формат работы.

• Офис в центре Москвы.

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