Quant Researcher / ML (удаленная работа)

Вакансия: Quant Researcher / ML

Описание вакансии

Привет! Мы кадровое агентство GB Agency, 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, где количественные финансы соединяются с машинным обучением. Это не роль обучить модель по готовому ТЗ : вы сами берёте исследовательское направление и доводите его от идеи до работающей стратегии. Главный вызов отличить реальный сигнал от подгонки и доказать, что стратегия зарабатывает с учётом всех издержек исполнения. Команда небольшая, решения принимаются быстро, а удачные исследования уходят в production, а не в презентации. Вы будете работать напрямую с основателем, инженерами и другими исследователями.

Условия:

• Компенсация уровня Senior, обсуждается индивидуально.

• Участие в прибыли.

• Выплату можно получать в USDT.

• Полная занятость: возможен полностью удаленный формат работы.

• Высокая автономия и короткий путь от гипотезы до запуска.

• Прямой контакт с основателем и влияние на исследовательскую повестку.

Требования:

• Несколько завершённых Quant/ML-проектов, где вы лично прошли путь от данных и постановки задачи до валидации, кода и решения о запуске.

• Уверенный 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.

• Практическое понимание того, как устроено исполнение на рынке: стакан и поток ордеров, ликвидность, задержки, комиссии, проскальзывание, market impact.

• Опыт применения ML/DL к последовательным финансовым данным.

• Умение самому структурировать размытую задачу и вовремя закрывать слабые идеи.

• Знание устройства крипторынка: подойдёт опыт как на централизованных биржах, так и в DeFi.

Будет плюсом:

• Rust или опыт low-latency разработки.

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

• Практический опыт с RL: offline RL, contextual bandits, риск-ограниченные системы.

• Опыт торговли 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, задавать критерии запуска или отказа.

• Собирать и готовить данные: искать источники, синхронизировать время, проверять качество, строить воспроизводимые датасеты.

• Строить модели и проверять экономику стратегии в симуляции, максимально приближенной к реальному исполнению.

• Вместе с разработчиками выводить стратегии в тестовую и боевую торговлю и разбирать расхождения между симуляцией и реальностью.

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