Обязанности:
В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций. Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой. Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев. Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже. Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов. В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания. В группу анализа данных и машинного обучения Market Surveillance МосБиржи приглашаем Middle Data Scientist. Мы занимаемся анализом данных торгов на фондовом, валютном и срочном рынках. Наша основная задача – профилирование участников рынка по их торговой активности и идентификация манипулирования торгов, а также внедрение ИИ в Market Surveillance. Чем предстоит заниматься Проведение исследований, разработки и тестирования моделей машинного обучения. Визуализация данных и разработка интерактивных отчетов. Проведение разведочного анализа данных. Ad-hoc-аналитика данных торговых сессий и сделок клиентов. Участие в обучении продвинутых нейросетевых моделей. Мы ожидаем от вас Опыт работы в DS не менее 2 лет (будет плюсом - в финансовом домене). Высшее образование в области анализа данных, статистики, информатики или смежной области. Сильные аналитические навыки и умение находить закономерности в данных. Заинтересованность в домене финансовых рынков – обязательна. Уверенное пользование Python. Знание SQL (Oracle, PostgreSQL). Продвинутое понимание концептов машинного обучения. Понимание основ ООП Python, понимание грамотного развёртывания виртуальных сред окружения (venvs) и упаковки скриптов в библиотеки. Понимание основных архитектур нейросетей. Git, Docker, Airflow, FastAPI, MLFlow. Будет плюсом: Опыт работы с нейросетевой обработкой последовательных данных Опыт работы с временными рядами (кластеризация) Почему мы Участие в больших передовых проектах AI и DS как на уровне отрасли Market Surveillance, так и всей биржи. Доступ к огромному количеству уникальных данных с большим потенциалом интересных исследовательских задач. Наша команда стремится к применению SOTA-подходов.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Охотный ряд
Страховая компания Сбербанк страхование