Deep Learning Researcher (Middle / Senior) в продуктовую команду на стыке DeFi, алгоритмической торговли и ML — гибрид в Москве

О компании

Продуктовая команда на стыке DeFi, алгоритмической торговли и ML. Команда развивает продукт в сфере стейблкоинов и торговых стратегий: работает с рыночными данными, исследует новые подходы и внедряет модели, которые используются в стратегиях.

Это не первый продукт команды: предыдущий работал на реальных объемах и был прибыльным. Команда небольшая, без сложной иерархии, с прямым взаимодействием с фаундером и плотной связкой Quant Research, ML и инженерной команды.

О роли

Deep Learning Researcher, который уже строил и запускал production ML/DL-модели для временных рядов и хочет применять этот опыт в задачах, связанных с финансовыми рынками и торговыми стратегиями.

Опыт в Quant/Trading не обязателен. Важнее сильный ML/DL-бэкграунд, опыт работы с временными рядами, умение доводить модели до production и интерес к финансовым рынкам.

Задачи

• Разрабатывать и внедрять ML/DL-модели для прогнозирования временных рядов
• Исследовать архитектуры для forecasting и sequential modeling
• Работать с историческими и потоковыми данными
• Экспериментировать с признаками, архитектурами и подходами к обучению моделей
• Оценивать устойчивость моделей на нестационарных данных
• Совместно с Quant Research командой применять модели в торговых стратегиях
• Анализировать, как модели влияют на результат стратегии

Что важно

• Коммерческий опыт от 2 лет в роли ML Engineer / DL Engineer / ML Researcher / Data Scientist
• Опыт разработки production ML/DL-моделей для временных рядов
• Участие в полном цикле работы с моделью: подготовка данных, feature engineering, обучение, валидация, внедрение и анализ результата
• Уверенный Python
• Практический опыт с PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, LightGBM/XGBoost, Optuna
• Понимание временных рядов, feature engineering и оценки качества моделей
• Сильная математическая и техническая база
• Русский язык для рабочей коммуникации; английский — для чтения документации и статей

Будет плюсом

• Опыт с reinforcement learning
• Работа с рыночными или высокочастотными данными
• Опыт со streaming, drift, мониторингом моделей
• Kaggle, публикации, соревнования или исследовательские проекты
• Личный интерес к финансовым рынкам, торговле или инвестициям
• Опыт в сильных ML-командах

Условия

• Гибридный формат, офис в центре Москвы
• Фикс в стейблкоинах: USDT/USDC, 1:1 к доллару
• Квартальный profit sharing от результатов стратегий
• Оплачиваемый отпуск и гибкие больничные
• Компания оплачивает AI-подписки и рабочие инструменты