Высокочастотный трейдинг — это индустрия, которая возникла в результате технологической революции на финансовых рынках. Благодаря low-latency алгоритмам и передовым методам ML, небольшие команды из талантливых математиков и разработчиков кратно превосходят результаты крупных фирм с сотнями финансистов и аналитиков.

В HFT невозможно победить только за счет лучших моделей – огромную роль играет надежная и быстрая логистика данных. В частности, для ML-решений критически важно качество обучающих выборок и эффективность доставки фичей в прод. Мы ищем ML Engineer, который возьмет на себя ответственность за полный life-cycle нашего ML: от проектирования ресерч-кластера до оптимизации real-time пайплайнов, где счет идет на наносекунды. Это роль для тех, кто умеет строить отказоустойчивые системы в условиях высоких скоростей и хочет видеть, как инженерные решения напрямую влияют на развитие торговли.

Разработка внутренних библиотек: вы создаете высокопроизводительный инструментарий, который станет фундаментом для ML-решений команды

Доставка ML-моделей в продакшн с минимально возможным latency: вы выжимаете максимум производительности из инференса и соревнуетесь за наносекунды

Автоматизация ML-пайплайнов: ваша цель — превратить идею ресерчера в работающий код без ручного вмешательства и сделать time-to-market максимально коротким

Проектирование и поддержание высоконагруженного кластера обучения: вы отвечаете за то, чтобы ресурсы для моделей использовались эффективно, а кластер масштабировался под запросы команды

Построение отказоустойчивых ETL-процессов и систем мониторинга: результат вашей работы — уверенность команды в полноте и корректности данных, на которых строятся стратегии

Имеете опыт работы в роли ML Engineer / MLOps от 4 лет

Мастерски владеете Python

Готовы и умеете проектировать и реализовывать ML-инфраструктуру

Знаете, как автоматизировать ML-пайплайны и минимизировать time-to-market

Берете ответственность за результат — стабильность обучения, эффективность использования ресурсов и скорость инференса.

Бэкграунд в Data Engineering

Бэкграунд в ML-research: понимание того, что нужно исследователям, сильно упростит жизнь

Опыт работы с Airflow или его аналогами

Опыт работы с CI/CD и k8s

Базовое владение Go, C++ или Rust (на уровне понимания алгоритмов, структур данных, оптимизаций)

Сильную команду: инженеры из tier-1 компаний и опытные специалисты из индустрии, победители и призеры олимпиад по математике, программированию и физике уровня IMO, IOI, полуфинала ICPC и ВсОШ

Полную заботу о сотрудниках:
ー мониторинг и помощь с поддержанием ключевых показателей здоровья
ー ДМС со стоматологией
ー выездные корпоративы, ежемесячные мероприятия, — спортивные и wellness-активности от компании
ー еда в офисе из лучших ресторанов

PnL и performance-based бонус: ваш уровень дохода будет отражать персональный вклад в результат команды (avg +50-100% годового дохода)

Все необходимое для профессионального развития: столько ответственности, сколько вы будете готовы взять, и свободу в выборе технологических решений

Действительно важные задачи: у нас нет роскоши делать nice-to-have вещи – только то, что максимально влияет на результат

Все, чтобы вы могли давать наилучший результат: у нас короткие циклы обратной связи, нет встреч ради встреч и есть поддержка performance-коуча, который помогает повысить личную продуктивность

Присылайте свое CV через форму внизу или напрямую Софии.