Quant Researcher / ML

Описание

Привет! Мы — кадровое агентство GB Agency, и сейчас ищем сильного квант-исследователя с ML-бэкграундом в команду, которая строит систематические торговые стратегии на крипторынке. О компании Команда разрабатывает алгоритмические стратегии для цифровых активов на стыке количественных финансов и машинного обучения. Здесь не работают по готовому ТЗ: вы сами ведёте исследовательское направление от идеи до стратегии, которая зарабатывает с учётом всех издержек исполнения. Удачные исследования запускаются в реальную торговлю, а не остаются в отчётах. Условия Участие в прибыли: ваш доход напрямую растёт вместе с результатами стратегий. Компенсация уровня Senior, сумму обсуждаем индивидуально. Выплаты в USDT. Много свободы: от гипотезы до запуска проходит немного времени. Работа напрямую с основателем и реальное влияние на то, какие направления исследовать. Полная занятость, можно работать полностью удалённо. Требования Несколько завершённых Quant/ML-проектов, в которых вы сами прошли весь путь: от данных и постановки задачи до валидации, кода и решения о запуске. Python на инженерном уровне: сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код. Сильная база в статистике, теории вероятностей, оптимизации и временных рядах. Вы понимаете, откуда берутся leakage, selection bias и ложные out-of-sample результаты. Понимаете, как устроено исполнение: стакан, поток ордеров, ликвидность, задержки, комиссии, проскальзывание, market impact. Применяли ML/DL к последовательным финансовым данным. Хорошо знаете крипторынок: подойдёт опыт и на централизованных биржах, и в DeFi. Умеете сами разложить размытую задачу на понятные шаги и вовремя отказаться от слабой идеи. Будет плюсом Rust или опыт low-latency разработки. On-chain данные, AMM, LP-стратегии, торговля сразу на нескольких площадках. Практический опыт RL: offline RL, contextual bandits, системы с ограничением риска. Торговля на реальном капитале, публикации или open-source. Обязанности Самостоятельно вести исследовательские направления: микроструктура, исполнение, ликвидность и хеджирование, сигналы между площадками, аллокация с учётом риска. Проектировать эксперименты: формулировать гипотезы, выбирать бейзлайны и метрики, заранее определять, когда стратегию запускать, а когда от неё отказаться. Готовить данные: искать источники, синхронизировать время, проверять качество и собирать воспроизводимые датасеты. Строить модели и проверять экономику стратегий в симуляции, которая максимально близка к реальному исполнению. Вместе с разработчиками запускать стратегии сначала в тестовую, потом в боевую торговлю и разбираться, почему результаты расходятся с симуляцией.Процесс найма достаточно быстрый: 2 этапа со стороны компании (тестовое + интервью). Если заинтересовало предложение, обязательно откликайтесь, и мы рассмотрим ваше CV и вернемся с фидбэком :)