Требования:
- высшее образование (финансы, математика, IT, статистика);
- опыт работы с обучением с подкреплением (RL), количественными исследованиями, статистическим анализом и оптимизацией;
- уверенное владение языком Python, практический опыт работы с TensorFlow, PyTorch, JAX или аналогичными фреймворками;
- в команде общаются на русском, английский язык на уровне понимания терминологии и чтения документации.
- опыт в algo-трейдинге / ML / трейдинговых данных / крипте
- уверенный Python, в частности PyTorch / TF / JAX (хотя бы один)
- практика в математике / статистике / моделях
- умеет думать, объяснять подход, строить модель, а не просто кодить.
Чем предстоит заниматься:
- проведение исследований, разработка и оптимизация торговых стратегий;
- разработка и внедрение RL-моделей для on-chain маркет-мейкинга (в т.ч. Deep Q-Networks (DQN), Avellaneda-Stoikov models);
- разработка функций вознаграждения для балансировки прибыльности и рисков;
- разработка бэктестинга и симуляций для оценки стратегий;
- адаптация стратегий к high-latency on-chain средам;
- мониторинг, анализ и улучшение алгоритмов на основе реальных данных;
- отслеживание новых тенденций в Quant-финансах, RL и DeFi