Quant Researcher / ML — Россия, Фокино (Брянская область)

Привет! Мы — кадровое агентство Z7 jbvMDH, и сейчас ищем сильного квант-исследователя с ML-бэкграундом в команду, которая строит систематические торговые стратегии на крипторынке.

О компании

Команда разрабатывает алгоритмические стратегии для цифровых активов на стыке количественных финансов и машинного обучения. Здесь не работают по готовому ТЗ: вы сами ведёте исследовательское направление от идеи до стратегии, которая зарабатывает с учётом всех издержек исполнения. Удачные исследования запускаются в реальную торговлю, а не остаются в отчётах.

Условия

• Участие в прибыли: ваш доход напрямую растёт вместе с результатами стратегий.

• Компенсация уровня Senior, сумму обсуждаем индивидуально.

• Выплаты в USDT.

• Много свободы: от гипотезы до запуска проходит немного времени.

• Работа напрямую с основателем и реальное влияние на то, какие направления исследовать.

• Полная занятость, можно работать полностью удалённо.

Требования

• Несколько завершённых Quant/ML-проектов, в которых вы сами прошли весь путь: от данных и постановки задачи до валидации, кода и решения о запуске.

• Python на инженерном уровне: сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код.

• Сильная база в статистике, теории вероятностей, оптимизации и временных рядах. Вы понимаете, откуда берутся leakage, selection bias и ложные out-of-sample результаты.

• Понимаете, как устроено исполнение: стакан, поток ордеров, ликвидность, задержки, комиссии, проскальзывание, market impact.

• Применяли ML/DL к последовательным финансовым данным.

• Хорошо знаете крипторынок: подойдёт опыт и на централизованных биржах, и в DeFi.

• Умеете сами разложить размытую задачу на понятные шаги и вовремя отказаться от слабой идеи.

Будет плюсом

• Rust или опыт low-latency разработки.

• On-chain данные, AMM, LP-стратегии, торговля сразу на нескольких площадках.

• Практический опыт RL: offline RL, contextual bandits, системы с ограничением риска.

• Торговля на реальном капитале, публикации или open-source.

Обязанности

• Самостоятельно вести исследовательские направления: микроструктура, исполнение, ликвидность и хеджирование, сигналы между площадками, аллокация с учётом риска.

• Проектировать эксперименты: формулировать гипотезы, выбирать бейзлайны и метрики, заранее определять, когда стратегию запускать, а когда от неё отказаться.

• Готовить данные: искать источники, синхронизировать время, проверять качество и собирать воспроизводимые датасеты.

• Строить модели и проверять экономику стратегий в симуляции, которая максимально близка к реальному исполнению.

• Вместе с разработчиками запускать стратегии сначала в тестовую, потом в боевую торговлю и разбираться, почему результаты расходятся с симуляцией.

Процесс найма достаточно быстрый: 2 этапа со стороны компании (тестовое + интервью).

Если заинтересовало предложение, обязательно откликайтесь, и мы рассмотрим ваше CV и вернемся с фидбэком :)