Компания не указана
Senior Quantitative Researcher & AI Engineer
1 нед. назад
Страна неизвестнаSeniorRemoteC1
mathematicsstatisticsmachine learningquantitative researchdata sciencepythonsqlllm
Инвестиционная компания с фокусом на публичные рынки США и технологические тренды ищет старшего количественного исследователя и AI инженера для разработки моделей и инструментов, поддерживающих инвестиционные решения.
О компании
- Инвестиционная компания с фокусом на публичные рынки США и технологические тренды.
Обязанности
- Вам предстоит дополнить фундаментальный анализ количественным: собрать данные, построить модели и инструменты, на которые будут опираться инвестиционные решения.
- Прямое взаимодействие с CIO и Head of Research.
- Мониторинг: создать систему, которая регулярно сверяет инвест тезисы с новыми данными и показывает подтверждается тезис, слабеет или требует пересмотра.
- Данные: Создать point-in-time хранилище: рыночные и фундаментальные данные, документы SEC, стенограммы звонков, новости, внутренняя аналитика.
- Backtesting и модели: проверка инвестиционных гипотез на исторических данных, разработка сигналов в дополнение к фундаментальному анализу.
- Портфельная аналитика: концентрация, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски, размер позиций.
- AI-агенты: развивать агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы.
Требования
- Сильная база в математике, статистике и машинном обучении.
- От 3 лет в quantitative research или data science на финансовых данных.
- Довели модель или сигнал до практического применения и можете показать, как проверяли результат.
- Опыт backtesting на point-in-time данных: на практике знаете look-ahead bias, survivorship bias и переобучение.
- Python и SQL: самостоятельно строите пайплайны данных и пишете надёжный, тестируемый код.
- Строили системы на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
- Понимаете фундаментальный анализ и портфельный риск, чтобы формализовать инвестиционный тезис.
- Уверенный английский.
Будет плюсом
- Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
- Опыт на buy-side или в прямой работе с портфельными управляющими.
Условия
- Работа с реальным портфелем: ваши инструменты тестируются в инвестиционном процессе.
- Профессиональные источники данных и современные AI-инструменты.
- Конкурентная оплата труда и годовой бонус по личным результатам и результатам компании.
- Собственный бюджет на инфраструктуру и найм команды при подтверждении эффективности системы.
- Формат: удалённо, полная занятость.
Как откликнуться
- CV и пример своего проекта: задача, данные, результат.