Обязанности:
Ищем ML Researcher с сильной математической базой и исследовательским мышлением. Нам нужен специалист, который умеет не просто обучать модели, а находить закономерности в данных, проверять гипотезы и отличать реальные результаты от случайных. Чем предстоит заниматься Исследовать финансовые временные ряды и рыночные данные. Разрабатывать ML-модели для прогнозирования и поиска торговых сигналов. Формулировать и проверять гипотезы. Проводить backtesting и walk-forward validation. Исключать data leakage, look-ahead bias и переобучение. Оценивать устойчивость моделей на новых данных. Что важно Сильная база в математике, теории вероятностей и статистике. Знание ML: линейные модели, boosting, основы Deep Learning. Python, NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost / LightGBM. Умение самостоятельно проводить исследования и критически оценивать результаты. Особенно интересны кандидаты с одним из трёх преимуществ 1. Сильное образование: МФТИ, ВШЭ (ФКН, матфак), МГУ (ВМК, мехмат), СПбГУ (матмех), ШАД. 2. Достижения в соревнованиях: Kaggle, Codeforces, ICPC, математические и алгоритмические олимпиады. 3. Опыт Quant Research / HFT: разработка торговых стратегий, работа с рыночными данными, поиск сигналов и бэктестинг. Достаточно соответствовать хотя бы одному из этих направлений. Будет плюсом PyTorch, SQL, Docker, MLflow, C++ / Rust, исследовательские публикации и собственные ML-проекты. Опыт в алгоритмическом трейдинге не обязателен. Рассматриваем в том числе сильных студентов и начинающих исследователей. Условия Полностью удалённая работа, full-time. Интересные исследовательские задачи. Минимум бюрократии. Зарплата обсуждается индивидуально, жёсткой вилки нет. Выплаты в USDT еженедельно.Похожие вакансии