Senior Quantitative Developer / Trading Infra Engineer (Python, Solana)

Мы строим торговую систему, где код напрямую превращается в деньги.

Нам нужен не ресерчер и не «чистый квант», а инженер, который делает стратегию реальной сделкой — от сигнала ML-модели до подтверждённой транзакции в блокчейне.

Ты будешь владельцем ядра системы — Deal Executor / Trading Engine:

- приём сигналов от моделей

- расчёт сайза, slippage, priority fee

- маршрутизация и отправка транзакций в Solana

- подтверждения, ретраи, дедупликация

- метрики, PnL, репорты в ClickHouse

Это сердце платформы, от которого зависит реальное качество исполнения и PnL.

Кого мы ищем:

Senior Python Engineer с опытом в реальном трейдинге, который:

работал с продакшен-торговыми системами (крипто / биржи / финтех);

понимает цену ошибки в исполнении;

умеет строить надёжные event-driven пайплайны;

не боится сетевых сбоев и распределённой консистентности.

Фокус позиции — инженерия исполнения, не исследование стратегий.

Наш стек

Обязательно:

- Python на уровне сильного senior

(asyncio, FastAPI, pydantic, numpy)

- High-load / distributed systems

- Event-driven архитектура

- Брокеры сообщений (Kafka / NATS / Rabbit)

- PostgreSQL, SQL

- exactly-once / at-least-once, idempotency

- Linux, Docker, CI/CD

- Метрики и алерты (Grafana)

Большой плюс:

- Понимание Solana: tx lifecycle, RPC, priority fee

- Опыт в трейдинге / биржевых API

- ClickHouse

- Backtesting / симуляции

- Go / TypeScript рядом с Python

Чем предстоит заниматься

- Проектировать и развивать end-to-end trading pipeline

- Делать надёжный deal executor:

retries, дедупликация, crash recovery

bounded concurrency

контроль latency и комиссий

- Оптимизировать исполнение в Solana

- Строить симуляторы и проверки стратегий

- Работать в плотной связке с квантами и ML

Идеальный бэкграунд

- Senior Python Developer

- Опыт в алготрейдинге / крипто-фонде / бирже

- Топовое техническое образование — плюс

- Готовность быть owner’ом критичного сервиса

Почему это интересно

- Код = реальный финансовый результат

- Минимум бюрократии, максимум инженерной свободы

- Сложные задачи latency/надёжности

- Прямая работа с квантами и ML

- Возможность влиять на архитектуру всей платформы