Ищем ML / Research Engineer уровня Middle в небольшую исследовательскую команду, которая занимается разработкой алгоритмов на стыке Machine Learning, Deep Learning, математического моделирования и анализа временных рядов.
В работе много исследовательских задач: формулирование гипотез, работа с большими массивами исторических и потоковых данных, проведение экспериментов и поиск алгоритмических решений.
Что предстоит делать:
- Исследовать данные и находить закономерности, которые могут быть использованы в алгоритмических моделях.
- Формулировать и проверять исследовательские гипотезы.
- Разрабатывать и тестировать ML / DL-модели.
- Проводить эксперименты, сравнивать подходы и анализировать результаты.
- Работать с временными рядами и последовательностями данных.
- Самостоятельно проходить полный цикл исследования: постановка задачи → данные → гипотеза → эксперимент → оценка результата → доработка решения.
- Взаимодействовать с другими исследователями и инженерами при подготовке решений к дальнейшему использованию.
Требования:
- 2+ года практического опыта в ML / DL / Quant Research / математическом моделировании или смежной области.
- Уверенный Python.
- Практический опыт с ML-фреймворками и библиотеками: PyTorch, Scikit-Learn и др.
- Хорошая математическая база и понимание статистики.
- Опыт работы с большими объёмами данных.
- Понимание принципов построения, обучения и оценки моделей.
- Способность самостоятельно проводить исследование, а не только реализовывать отдельные технические этапы.
Будет плюсом:
- Опыт с Reinforcement Learning.
- Опыт работы с временными рядами.
- Опыт с оптимизацией гиперпараметров.
- Исследовательский опыт, публикации, участие в научных проектах или профильное академическое образование.
- Опыт работы в FinTech, BigTech, банках, e-commerce, технологических стартапах или других компаниях с большим объёмом данных.
- Финансовый опыт не является обязательным — важнее сильная исследовательская и математическая база и способность самостоятельно доводить исследовательскую задачу до результата.
Формат:
- Полная занятость
- Гибридный формат - офис Москва
- Небольшая техническая команда
- Высокий уровень самостоятельности и влияния на исследовательские решения
- Оклад + бонус по результатам работы