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, где количественные финансы соединяются с машинным обучением. Это не роль «обучить модель по готовому ТЗ»: вы сами берёте исследовательское направление и доводите его от идеи до работающей стратегии. Главный вызов — отличить реальный сигнал от подгонки и доказать, что стратегия зарабатывает с учётом всех издержек исполнения. Команда небольшая, решения принимаются быстро, а удачные исследования уходят в production, а не в презентации. Вы будете работать напрямую с основателем, инженерами и другими исследователями. Условия: Компенсация уровня Senior, обсуждается индивидуально. Участие в прибыли. Выплату можно получать в USDT. Полная занятость: возможен полностью удаленный формат работы. Высокая автономия и короткий путь от гипотезы до запуска. Прямой контакт с основателем и влияние на исследовательскую повестку. Требования: Несколько завершённых Quant/ML-проектов, где вы лично прошли путь от данных и постановки задачи до валидации, кода и решения о запуске. Уверенный 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. Практическое понимание того, как устроено исполнение на рынке: стакан и поток ордеров, ликвидность, задержки, комиссии, проскальзывание, market impact. Опыт применения ML/DL к последовательным финансовым данным. Умение самому структурировать размытую задачу и вовремя закрывать слабые идеи. Знание устройства крипторынка: подойдёт опыт как на централизованных биржах, так и в DeFi. Будет плюсом: Rust или опыт low-latency разработки. On-chain данные, AMM, LP-стратегии, торговля на нескольких площадках. Практический опыт с RL: offline RL, contextual bandits, риск-ограниченные системы. Опыт торговли 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, задавать критерии запуска или отказа. Собирать и готовить данные: искать источники, синхронизировать время, проверять качество, строить воспроизводимые датасеты. Строить модели и проверять экономику стратегии в симуляции, максимально приближенной к реальному исполнению. Вместе с разработчиками выводить стратегии в тестовую и боевую торговлю и разбирать расхождения между симуляцией и реальностью. Если заинтересовало предложение, обязательно откликайтесь, и мы рассмотрим ваше CV :)
Похожие вакансии