Senior Quantitative Researcher & AI Engineer
- Грейд
- Senior
- Формат
- Удалённо
- Занятость
- Полная
- Категория
- Data/ML
- Источник
- Data Science Jobs
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
Senior Quantitative Researcher & AI Engineer
Инвестиционная компания с фокусом на публичные рынки США и технологические тренды.
Формат: удалённо, полная занятость.
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.
Задачи:
• 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.
Желательно:
• Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
• Опыт на buy-side или в прямой работе с портфельными управляющими.
Мы предлагаем:
• 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.
Контакты: Telegram контакт скрыт. CV и пример своего проекта: задача, данные, результат.
Инвестиционная компания с фокусом на публичные рынки США и технологические тренды.
Формат: удалённо, полная занятость.
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.
Задачи:
• 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.
Желательно:
• Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
• Опыт на buy-side или в прямой работе с портфельными управляющими.
Мы предлагаем:
• 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.
Контакты: Telegram контакт скрыт. CV и пример своего проекта: задача, данные, результат.
- python
- sql
- machine_learning
- llm
- backtesting
- statistics
- quantitative_research
- data_pipelines
- portfolio_analysis
- fundamental_analysis
- ai_agents
- evaluation
Оценка вакансии
56/100 · удовлетворительно
- Описание полное
- Зарплата не указана
- Компания не названа
- Контакт HR подтверждён
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
AI-тренер / Разметчик данных
AI-балл 72/10050 000 – 75 000 ₽
JuniorУдалённонейросетиразметка_данныхязыковые_модели
LLM-инженер
AI-балл 78/100Lexica
до 200 000 ₽
MiddleУдалённоpythonragpandas
Senior Data Scientist
AI-балл 48/100Ozon Tech
Seniormlneural_networksranking
AI Engineer
AI-балл 68/100Москва
350 000 – 450 000 ₽
Офис / Удалённоvllmsglangpytorch
Junior AI Automation Specialist / Специалист по AI
AI-балл 94/100KODIX
65 000 – 80 000 ₽
JuniorУдалённоchatgptclaudegemini
