Senior Quantitative Researcher & AI Engineer

Задачи: — Создать систему мониторинга, которая регулярно сверяет инвестиционные тезисы с новыми данными и показывает, подтверждается тезис, слабеет или требует пересмотра. — Создать point-in-time хранилище данных: рыночные и фундаментальные данные, документы SEC, стенограммы звонков, новости, внутренняя аналитика. — Проводить backtesting и разрабатывать модели для проверки инвестиционных гипотез на исторических данных, создавать сигналы в дополнение к фундаментальному анализу. — Анализировать портфель: концентрация, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски, размер позиций. — Развивать AI-агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы. Требования: — Сильная база в математике, статистике и машинном обучении. — Опыт от 3 лет в quantitative research или data science на финансовых данных. — Практический опыт доведения модели или сигнала до применения с демонстрацией проверки результата. — Опыт backtesting на point-in-time данных с пониманием look-ahead bias, survivorship bias и переобучения. — Умение самостоятельно строить пайплайны данных и писать надёжный, тестируемый код на Python и SQL. — Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок. — Понимание фундаментального анализа и портфельного риска для формализации инвестиционного тезиса. — Уверенный английский язык. Желательно: — Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок. — Опыт работы на buy-side или в прямом взаимодействии с портфельными управляющими. Условия: — Работа с реальным портфелем, инструменты тестируются в инвестиционном процессе. — Доступ к профессиональным источникам данных и современным AI-инструментам. — Конкурентная оплата труда и годовой бонус по личным и корпоративным результатам. — Собственный бюджет на инфраструктуру и найм команды при подтверждении эффективности системы.