О компании
Проект, который помогает бизнесам на развивающихся рынках зарабатывать больше на неиспользуемом капитале в USDT (TRC20), без сложностей DeFi и без потери ликвидности.
- Повышенная доходность (до ~2X по сравнению со стандартными вариантами) на свободный в моменте USDT
- Полная прозрачность и простой вывод средств в любой момент
- В основе — собственные стратегии с использованием reinforcement learning, автоматическое управление и перераспределение капитала 24/7
О роли
Ищем Quantitative Researcher для разработки и оптимизации алгоритмических торговых стратегий для DeFi и крипторынков с использованием количественных методов и ML (SL/RL), включая маркет-мейкинг, дельта-нейтральное хеджирование, бэктестинг и анализ рыночных данных для постоянного улучшения результатов.
Обязанности
- Проведение количественных исследований и разработка торговых стратегий для DeFi и криптовалютных рынков
- Построение и развитие моделей машинного обучения (SL, RL) для задач маркет-мейкинга и управления позициями
- Разработка и оптимизация стратегий дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками
- Построение бэктестинга и симуляционных сред для оценки торговых стратегий на крипто-данных (order book, trades)
- Анализ рыночных данных и улучшение алгоритмов на основе результатов реального исполнения
- Мониторинг и исследование новых подходов в Quant Finance, RL и DeFi
Требования
- Высшее образование (финансы, математика, IT, статистика)
- Опыт работы Quant Researcher от 2 лет; понимание финансовых рынков, временных рядов и разработки торговых стратегий
- Опыт работы с методами Supervised Learning (SL) и Reinforcement Learning (RL), статистическим анализом и оптимизацией моделей
- Уверенное владение Python
- Практический опыт работы с PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost и Optuna
- В команде общаемся на русском; английский — на уровне понимания терминологии и чтения документации
Будет плюсом
- Опыт в трейдинге, маркет-мейкинге или low-latency крипто-рынках
- Разработка торговых стратегий
- Работа с крипто-данными (order book, trades)
- Бэктестинг, симуляции и анализ исполнения стратегий
Условия
- Офис в самом центре Москвы (рядом со станциями метро Охотный Ряд / Театральная / Чеховская / Пушкинская)
- График: гибридный (полной удаленки не будет); наш будущий коллега живет в Москве
- Финальное вознаграждение будет определяться в зависимости от вашего опыта + profit sharing
- Зарплата выплачивается в стейблкоинах
Что просим указать в сопроводительном письме:
- Опишите свой самый сильный проект в Machine Learning, Deep Learning или Quant Research (2–5 предложений).
- Есть ли у вас опыт или теоретическая подготовка в Reinforcement Learning? Если да — расскажите кратко.
- Работали ли вы с финансовыми рынками, алгоритмической торговлей или временными рядами?
- Укажите ссылку на GitHub, Kaggle, публикации или другие проекты (если есть).
- Подтвердите, что готовы работать в гибридном формате в Москве.