Кризис пройдёт, а HR-бренд останется

Приглашаем на бесплатный вебинар о том, как строить HR-бренд в 2026 году: какие инструменты лучше выбрать при минимальном бюджете и как обосновать расходы через бизнес-метрики

Зарегистрироваться→

ML Lead

Зарплата не указана

Похожие специалисты получают 386 000 - 528 000 ₽

Требования

ML разработчик
Lead
NumPy
Python
PyTorch
Машинное обучение

Условия

Можно удалённо

Компания

Описание вакансии

О компании и команде

Сейчас находимся в поисках ML Lead - усиливаем ML направление и ищем специалиста, который сможет брать ownership за развитие торговых стратегий и влиять на эффективность всего направления  в небольшую HFT команду, которая разрабатывает и внедряет торговые стратегии на криптовалютных и классических рынках.

Обязанности

  • Разрабатывать и улучшать ML-driven и quantitative торговые стратегии
  • Искать и валидировать новые торговые идеи и сигналы
  • Работать с time-series и рыночными данными в реальном времени
  • Строить и оптимизировать пайплайны исследований, backtesting и inference
  • Улучшать скорость и эффективность алгоритмов
  • Анализировать качество моделей и стратегий
  • Потенциально — развивать направление и собирать команду под себя

Требования

  • Опыт в HFT / market making / arbitrage стратегиях
  • Подтверждённый опыт разработки прибыльных торговых стратегий / ML-driven стратегий
  • Сильный Python и ML stack: NumPy, numba, PyTorch / JAX, scikit-learn
  • Хороший математический и статистический бэкграунд
  • Опыт работы с time-series / market data
  • Опыт quantitative research / ML research
  • Понимание принципов торговли, анализа рынков и поведения рыночных данных
  • Умение самостоятельно формулировать и проверять гипотезы
  • Высокий уровень самостоятельности и ownership mindset

    Будет плюсом:

  • Опыт работы с low-latency системами
  • Умение читать и оптимизировать C++ код
  • Олимпиадный или академический бэкграунд (ICPC, Kaggle, ШАД, Всерос и др.)
  • Публикации или достижения в ML / Quant соревнованиях
  • Опыт разработки сложных ML / DL моделей

Условия

  • Полностью удалённый формат без ограничений по локации
  • Возможность напрямую влиять на стратегии, PnL и развитие направления
  • Высокая скорость принятия решений и запуска идей