О роли
Мы ищем Quant Researcher в нашу ML-команду. Основной фокус — генерация альфы с применением машинного обучения. Это практическая роль: вы будете работать непосредственно с живыми рынками и стратегиями и самостоятельно отвечать за свой скоуп.
Обязанности
•Переводить выходные данные ML-моделей в торговые сигналы и признаки (features)
•Комбинировать признаки, полученные с помощью ML, с существующими стратегиями для улучшения результатов и генерации альфы на рынках США, Японии и Китая — в маркетмейкинге по акциям и криптовалютам
•Применять ML-признаки в HFT
•Оценивать наборы признаков, сверять результаты бэктестов с показателями на реальных торгах, проводить эксперименты и оценивать практическое влияние ML-сигналов на PnL стратегии
•Отслеживать качество сигналов во времени; выявлять деградацию, переобучение или смену рыночного режима и предлагать корректирующие меры
Наши ожидания
•3+ лет опыта в квантовых исследованиях, алгоритмической торговле или смежной области
•Умение работать самостоятельно и доводить решения до результата без внешнего контроля
•Сильная математическая и статистическая база
•Уверенное владение Python, включая библиотеки для анализа данных и моделирования (pandas, scikit-learn и т.п.); опыт работы с AI-инструментами
•Прикладные навыки ML — классические методы, включая бустинг, классификацию, ансамбли моделей и feature engineering
Будет плюсом
•Понимание механики low-latency систем: динамика стакана, качество исполнения, чувствительность к задержкам и микроструктура; опыт работы с латентно-чувствительными системами на уровне cloudbox и выше
•Навыки C++ для latency-чувствительных задач; знакомство с соответствующей инфраструктурой и инструментарием
