Quantitative Researcher / Количественный исследователь (ML)

• Переводить выходные данные ML-моделей в торговые сигналы и признаки (features)
• Комбинировать признаки, полученные с помощью ML, с существующими стратегиями для улучшения результатов и генерации альфы
• Применять ML-признаки в HFT
• Оценивать наборы признаков, сверять результаты бэктестов с показателями на реальных торгах, проводить эксперименты и оценивать практическое влияние ML-сигналов на PnL стратегии
• Отслеживать качество сигналов во времени; выявлять деградацию, переобучение или смену рыночного режима и предлагать корректирующие меры

Наши ожидания:

• 3+ лет опыта в квантовых исследованиях, алгоритмической торговле или смежной области
• Умение работать самостоятельно и доводить решения до результата без внешнего контроля
• Сильная математическая и статистическая база
• Уверенное владение Python, включая библиотеки для анализа данных и моделирования (pandas, scikit-learn и т.п.); опыт работы с AI-инструментами
• Прикладные навыки ML — классические методы, включая бустинг, классификацию, ансамбли моделей и feature engineering

Будет плюсом:

• Понимание механики low-latency систем: динамика стакана, качество исполнения, чувствительность к задержкам и микроструктура; опыт работы с латентно-чувствительными системами на уровне cloudbox и выше
• Навыки C++ для latency-чувствительных задач; знакомство с соответствующей инфраструктурой и инструментарием