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.
