Обязанности: Greenfield (0→1): предстоит выстроить с нуля. Локальная инфра 8× NVIDIA H200 для ML моделей, LLM, агентской системы и инференса. Kaggle-like задачи: прямое влияние на бизнес и продукт, а не только на низкоуровневые метрики: результаты работы моделей станут тем, что бизнес продаёт. Задачи и продукт уникальные на рынке. Интересные задачи трейдинга и соревновательный элемент. Задачи больше про Asset Management, Asset Allocation, modern portfolio theory, долгосрочное инвестирование в акции, облигации, а не HFT. Есть возможность развиваться в направлении R&D/ML/Quant researcher или более продовый ML engineer. Рутину с data engineer и MLOps, постараемся автоматизировать. Требования: Изучать и реализовывать research papers. Погрузиться в сферу финансов и инвестирования. Проектировать и деливерить LLM/Agent-функции end-to-end: retrieval, tools, планирование, память. Тонкая настройка/адаптация, промпт-дизайн, доменная адаптация под RU-финансы. ML над рыночными и текстовыми данными: факторы/сигналы, news/sentiment, time series. Строить RAG-пайплайны: индексирование, chunking/embeddings, retrievers, векторные БД, кэширование. Оценка качества: offline/online метрики (ответы, галлюцинации, hit-rate), guardrails, A/B, RAG-оценка; датасеты и бенчмарки. Работа в паре с MLOps/Data Engineering: подготовка данных, регистр моделей, оптимизация инференса, документация. Запускать сервисы с нуля и доводить до продакшна. Условия: Комфортный офис в Москва Сити (гибридный формат работы); ДМС с первого дня работы, включающая стоматологию, страхование жизни и возможность подключения родственников; Сервис корпоративных скидок Best Benefit; Конкурентный уровень заработной платы.
Похожие вакансии