Quant Developer для разработки трейдинговой стратегии вокруг публикации квартальной отчетности (удаленная работа)

Вакансия: Quant Developer для разработки трейдинговой стратегии вокруг публикации квартальной отчетности

Описание вакансии

Стартап по разработке стратегии и сервиса по предсказанию поведения акций после публикации квартальной отчетности.

Акции часто реагируют сильным ростом или падением сразу после публикации квартальных результатов - мы разрабатываем стратегию, для торговли вокруг дат публикации отчетности.

Если у вас сильные навыки в программировании, отличные аналитические способности, а также искренний интерес к трейдингу или финтеху, вы можете стать подходящим кандидатом на эту должность.

Важно обладать глубокой степенью интереса к финансовым рынкам и трейдингу - для анализа важно хорошо понимать фундаментальные факторы, влияющие на поведение акций после публикации отчетности.

Будет классно если при отклике вы сможете добавить краткое сопроводительное письмо с описанием почему вам интересен проект

Обязанности:

• Разработка системы для предсказания поведения акций (на глобальных рынках) после публикации ежеквартальной финансовой отчетности
• Написание скриптов для сбора (через API или scraping) и поддержки данных необходимых для аналитики, в структурированном формате
• Аналитическая работа (linear, ML, нейросети) на самих данных с целью предсказания поведения акций после публикации квартальной отчетности
• Создание веб интерфейса на одном из популярных фреймворков для удобного пользование приложением

Требования:

• Опыт в трейдинге, финтехе, или банковской сфере
• Интерес к инвестициям и рынкам акций, интерес к изучению и анализу фундаментальных факторов влияющих на рынки
• Структурирование и анализ данных - исторических ценовых и результатов квартальной отчетности компаний
• Умение анализировать данные на поиск закономерностей - с помощью различных методов (линейных, МЛ, нейросетей)

• Знания в области ML / построения нейросетей и основных библиотек (tensorflow, pytorch)

• Умение работать с библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, polars)

Условия:

• Удаленная работа на старте