DL Researcher в FastForward| Москва | full-time
Ищем молодого и сильного DL Researcher в Quant-команду.
Компания разрабатывает высокочастотные торговые стратегии и торгует на многих мировых биржах. Это одна из самых конкурентных и быстрорастущих сфер, поэтому задачи будут сложными, динамичными и точно не однообразными.
Что предстоит делать:
– разрабатывать современные deep learning модели;
– работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизацией моделей;
– обрабатывать большие объемы данных;
– использовать собственное высокопроизводительное оборудование, включая H200 SXM;
– бэктестировать торговые стратегии;
– внедрять торговые идеи в production.
Что важно:
– степень бакалавра, магистра или PhD в STEM-направлении в ведущем университете;
– обязательны достижения в математических олимпиадах, соревнованиях по программированию – ICPC, Codeforces, Kaggle Master+, публикации в профильных научных изданиях / конференциях;
– уверенное владение Python и PyTorch;
– базовое знание C++;
– сильная база в теории вероятностей и статистике;
– опыт в Deep Learning и желание развиваться в этой области;
– умение читать и разбирать академические research papers;
– интерес к трейдингу или опыт в этой сфере;
– креативное и нестандартное мышление.
Условия:
– работа из офиса в Москве или гибридный формат;
– full-time;
– гибкий график;
– зарплата в $ / ₽;
– прозрачная бонусная система;
– кофе, снеки и напитки в офисе.
Ждем ваше резюме!
PS: за успешную рекомндацию предусмотрен бонус, так что также можно присылать резюме
Все вопросы и резюме присылайте в телеграм: @lizan_ka
[Ссылка: https://www.fastforward.pro/]
Навыки
C++
CUDA
Python (computer programming)
PyTorch
Домены
Deep Learning
FinTech
Quantitative Trading
ИИ навыки
apply statistical analysis techniques
C++
CUDA
Deep Learning
digital data processing
GPU programming
Probability Theory
Python (computer programming)
PyTorch
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
ИИ домены
Algorithmic Trading
High‑frequency trading
Quantitative Finance
* Домены определены автоматически с помощью нейросети