Senior Quantitative Researcher & AI Engineer

Ищем исследователя, который построит количественный и AI-контур инвестиционного процесса: мониторинг тезисов, point-in-time данные, backtesting, портфельная аналитика, LLM-агенты. Команда принимает решения на основе фундаментального анализа, вы работаете напрямую с CIO и Head of Research. Полностью удалённо.

Capital Lab — инвестиционная компания с фокусом на публичные рынки США и технологические тренды.

Построить систему мониторинга, которая регулярно сверяет инвестиционные тезисы с новыми данными и показывает, подтверждается ли тезис, слабеет или требует пересмотра. Создать point-in-time хранилище: рыночные и фундаментальные данные, документы SEC, стенограммы звонков, новости, внутренняя аналитика. Проверять инвестиционные гипотезы на исторических данных, разрабатывать сигналы в дополнение к фундаментальному анализу. Вести портфельную аналитику: концентрация, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски, размер позиций. Развивать LLM-агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы.

Сильная база в математике, статистике и машинном обучении. От 5 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. Свободный английский.

Желательно: Опыт на buy-side или в прямой работе с портфельными управляющими.

Работа с реальным портфелем: ваши инструменты сразу 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.