Deep Learning Researcher

О роли

Ищем Senior Deep Learning Researcher, который возглавит направление исследований в области ML/DL для анализа временных рядов и прогнозирования поведения финансовых рынков.

Эта роль сочетает исследовательскую работу, разработку production ML/DL-решений и техническое лидерство. Вы будете определять направление исследований, помогать формировать архитектуру моделей, руководить исследовательскими инициативами и работать совместно с Quant Research командой над созданием интеллектуальных торговых систем нового поколения.

Мы ищем человека, который уже имеет сильный track record в Machine Learning, умеет доводить исследования до production и хочет применить свой опыт в задачах количественных финансов и алгоритмической торговли.

Обязанности

• Определение направления исследований в области ML/DL для анализа финансовых временных рядов
• Проектирование и разработка production ML/DL-моделей
• Исследование и внедрение современных архитектур Deep Learning для forecasting и sequential modeling
• Руководство исследовательскими инициативами и техническое менторство команды ML/Research
• Совместная работа с Quant Research командой над разработкой торговых стратегий и систем управления капиталом
• Формирование гипотез, постановка экспериментов и анализ результатов исследований
• Анализ больших объемов исторических и потоковых данных
• Мониторинг современных исследований в области Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning и Quantitative Finance
• Участие в формировании долгосрочной ML-стратегии продукта

Требования

• Высшее образование в одном из сильных технических вузов (МФТИ, ВШЭ ФКН, МГУ, ИТМО, СПбГУ, МГТУ им. Баумана, Иннополис и аналогичных)
• От 3–4 лет коммерческого опыта в Machine Learning / Deep Learning или алгоритмической торговле
• Успешный опыт разработки и внедрения production ML/DL-моделей для временных рядов
• Сильный track record работы в Big Tech, Prop Trading, Hedge Fund или FinTech-компаниях
• Опыт управления исследовательской (research-heavy) командой не менее одного года
• Глубокое понимание современных методов Machine Learning и Deep Learning
• Практический опыт работы с временными рядами, feature engineering и оценкой качества моделей
• Уверенное владение Python
• Практический опыт работы с PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, LightGBM/XGBoost и Optuna
• Опыт построения ML-систем полного цикла — от исследования до production
• В команде общаемся на русском; английский — на уровне чтения научных статей и технической документации

Будет плюсом

• Практический опыт алгоритмической торговли
• Опыт работы с reinforcement learning
• Опыт работы с рыночными данными (order book, trades) или высокочастотными временными рядами
• Понимание количественных финансов и управления рисками
• Научные публикации, Kaggle, ICML/NeurIPS/ICLR или другие исследовательские проекты
• Open Source-проекты в области Machine Learning