Senior Quantitative Researcher & AI Engineer

Инвестиционная компания с фокусом на публичные рынки США и технологические тренды.
Формат: удалённо, полная занятость.

Вам предстоит дополнить фундаментальный анализ количественным: собрать данные, построить модели и инструменты, на которые будут опираться инвестиционные решения. Прямое взаимодействие с CIO и Head of Research.

Задачи:
• Мониторинг: создать систему, которая регулярно сверяет инвест тезисы с новыми данными и показывает подтверждается тезис, слабеет или требует пересмотра.
• Данные: Создать point-in-time хранилище: рыночные и фундаментальные данные, документы SEC, стенограммы звонков, новости, внутренняя аналитика.
• Backtesting и модели: проверка инвестиционных гипотез на исторических данных, разработка сигналов в дополнение к фундаментальному анализу.
• Портфельная аналитика: концентрация, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски, размер позиций.
• AI-агенты: развивать агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы.

Требования:
• Сильная база в математике, статистике и машинном обучении.
• От 3 лет в quantitative research или data science на финансовых данных.
• Довели модель или сигнал до практического применения и можете показать, как проверяли результат.
• Опыт backtesting на point-in-time данных: на практике знаете look-ahead bias, survivorship bias и переобучение.
• Python и SQL: самостоятельно строите пайплайны данных и пишете надёжный, тестируемый код.
• Строили системы на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
• Понимаете фундаментальный анализ и портфельный риск, чтобы формализовать инвестиционный тезис.
• Уверенный английский.

Желательно:
• Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
• Опыт на buy-side или в прямой работе с портфельными управляющими.

Мы предлагаем:
• Работа с реальным портфелем: ваши инструменты тестируются в инвестиционном процессе.
• Профессиональные источники данных и современные AI-инструменты.
• Конкурентная оплата труда и годовой бонус по личным результатам и результатам компании.
• Собственный бюджет на инфраструктуру и найм команды при подтверждении эффективности системы.

Контакты: Telegram @mnemonic09. CV и пример своего проекта: задача, данные, результат.