4 февраля 2026
Наши партнеры - небольшая компания, которая разрабатывает систему анализа Twitter-активности для генерации торговых сигналов (buy / sell) на криптовалютном рынке.
Проект развивается поэтапно:
Создание стабильного и масштабируемого Twitter-парсера
Разработка алгоритмов сигналлинга на базе ML / LLM
Бэктестинг стратегий и автоматизация торговли
Проект технический, прикладной, с фокусом на реальные данные и работающие решения. Сейчас мы ищем Python / Data Engineer а , который готов работать на стыке инфраструктуры и аналитики.
Это стажировка (оплачиваемая) с перспективой перехода в полноценную роль . На старте - работа с существующим кодом и инфраструктурой.
По результатам первых этапов и взаимного мэтча возможен переход в долгосрочное сотрудничество / фуллтайм-роль с дальнейшим обучением с нашей стороны.
Не требуется быть экспертом во всем сразу - нам важно, чтобы у кандидата был опыт хотя бы в одном направлении :
парсинг / data engineering / инфраструктура
аналитика данных / ML / сигнальные модели
Остальное можно дорастить в процессе :)
Задачи :
Twitter-парсер и инфраструктура
Аудит и разбор существующего Python-кода
Исправление багов, повышение стабильности
Масштабирование системы:
параллельный сбор данных
запуск из нескольких Docker-инстансов
Работа с авторизацией Twitter:
cookies и auth-state
ротация аккаунтов
обход анти-бот ограничений
Следующий этап проекта:
Разработка алгоритмов buy / sell сигналов
Анализ Twitter-активности и текста твитов
Использование ML-моделей и LLM
Бэктестинг стратегий
Подготовка к автоматизации торговли
Обязательные требования:
Уверенное владение Python
Опыт web scraping / parsing или data engineering
Понимание параллельной обработки данных
Опыт работы с Docker
Git / GitHub
Умение разбираться в чужом коде
Будет плюсом:
Опыт масштабирования парсеров и data-пайплайнов
Работа с прокси, cookies, анти-бот защитами
ML, feature engineering
Работа с LLM (анализ текста, embeddings и т.п.)
Опыт в крипто-домене
Почему Вам это может быть интересно
Вы будете работать с реальными рыночными данными , а не учебными датасетами
Проект дает редкий опыт на стыке data engineering, ML и трейдинга
При успешной стажировке возможен переход в полноценную оплачиваемую роль
Участие в олимпиадах, хакатонах, исследовательских проектах или пет-проекты будет сильным преимуществом.