ML Engineer

Мы находимся в поисках ML Engineer, который умеет превращать сложные данные в работающие модели. Мы готовы рассмотреть кандидатов разного уровня.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и внедрение ML-моделей для торговли различными криптовалютами;
• Решение сложных задач на стыке математики и финансов;
• Работа с нестандартными и сложными наборами данных, включая sparse & dense data.

Наш идеальный кандидат:

• Имеет практический опыт в Machine Learning от 3-х лет;
• Обладает глубокими знания в области теории вероятностей и статистики;
• Умеет работать с данными, поступающими с нерегулярными интервалами.

Что мы предлагаем:

• Полностью удаленная работа с гибким графиком. Можно работать из любой точки мира.
• Плоская структура, прямое влияние на продукт, минимум бюрократии, фокус на инженерных задачах.

Triple Lemniscate Research — технологическая компания, занимающаяся разработкой передовых решений для HFT-алгоритмов и моделей на мировых финансовых рынках. Мы создаем решения как для традиционных рынков (фьючерсы и опционы на Emerging Markets), так и для криптобирж Tier-1 и Tier-2. 

• Разработка и внедрение ML-моделей для торговли различными криптовалютами;
• Решение сложных задач на стыке математики и финансов;
• Работа с нестандартными и сложными наборами данных, включая sparse & dense data;
• Искать закономерности в больших массивах данных, выявлять неэффективности на биржах для оптимизации стратегий;
• Участие в полном цикле разработки — от идеи и прототипа до тестирования и развёртывания стратегий в реальном времени.

• Имеет практический опыт в Machine Learning от 3-х лет;
• Обладает глубокими знания в области теории вероятностей и статистики;
• Умеет работать с данными, поступающими с нерегулярными интервалами;
• Имеет высшее образование в областях STEM.

Будет преимуществом:

• Опыт в роли Quantitative Researcher;
• Знание эконометрики, финансовой математики и опыт в трейдинге;
• Опыт в разработке стратегий статистического арбитража или других импульсных (momentum) стратегий;
• Опыт разработки сложных DL-моделей;
• Медали kaggle, доп. образование в ШАД.

• Полностью удаленная работа с гибким графиком. Можно работать из любой точки мира.
• Плоская структура, прямое влияние на продукт, минимум бюрократии, фокус на инженерных задачах.
• Конкурентная вилка зп + возможность revenue share.