Ищем ML Researcher с сильной математической базой и исследовательским мышлением.
Нам нужен специалист, который умеет не просто обучать модели, а находить закономерности в данных, проверять гипотезы и отличать реальные результаты от случайных.
Чем предстоит заниматься
- Исследовать финансовые временные ряды и рыночные данные.
- Разрабатывать ML-модели для прогнозирования и поиска торговых сигналов.
- Формулировать и проверять гипотезы.
- Проводить backtesting и walk-forward validation.
- Исключать data leakage, look-ahead bias и переобучение.
- Оценивать устойчивость моделей на новых данных.
Что важно
- Сильная база в математике, теории вероятностей и статистике.
- Знание ML: линейные модели, boosting, основы Deep Learning.
- Python, NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost / LightGBM.
- Умение самостоятельно проводить исследования и критически оценивать результаты.
Особенно интересны кандидаты с одним из трёх преимуществ
1. Сильное образование: МФТИ, ВШЭ (ФКН, матфак), МГУ (ВМК, мехмат), СПбГУ (матмех), ШАД.
2. Достижения в соревнованиях: Kaggle, Codeforces, ICPC, математические и алгоритмические олимпиады.
3. Опыт Quant Research / HFT: разработка торговых стратегий, работа с рыночными данными, поиск сигналов и бэктестинг.
Достаточно соответствовать хотя бы одному из этих направлений.
Будет плюсом
PyTorch, SQL, Docker, MLflow, C++ / Rust, исследовательские публикации и собственные ML-проекты.
Опыт в алгоритмическом трейдинге не обязателен. Рассматриваем в том числе сильных студентов и начинающих исследователей.
Условия
- Полностью удалённая работа, full-time.
- Интересные исследовательские задачи.
- Минимум бюрократии.
- Зарплата обсуждается индивидуально, жёсткой вилки нет.
- Выплаты в USDT еженедельно.