Работа в Москве, вакансия - ML-инженер / ML Engineer (алготрейдинг) • Москва - id452

О проекте: инфраструктура для алгоритмической торговли на криптовалютных и традиционных рынках. В основе — предикативные модели, богатый набор рыночных и ончейн-данных, а также собственные торговые стратегии. Цель — создавать надежные, устойчивые и масштабируемые модели, которые можно интегрировать в продакшн-систему трейдинга.

Обязанности:

• Построение и оптимизация предикативных моделей (классификация трендов, прогнозирование движений рынка, риск-метрики).
• Работа с фичами: отбор, фильтрация, уменьшение корреляции, генерация новых признаков.
• Поиск инсайтов в данных: от выявления рыночных паттернов до объяснимости решений моделей (SHAP, permutation importance).
• Доработка существующей ML-модели или разработка собственной с нуля.
• Контроль надежности, стабильности и воспроизводимости пайплайнов.
• Подготовка и поддержка пайплайнов для обучения/валидации/бэктестинга.
• Взаимодействие с командой трейдеров и разработчиков для интеграции ML-сигналов в торговые стратегии.

Требования:

• Опыт работы с ML/DS от 2 лет.
• Хорошее понимание методов классификации и временных рядов (GBM, RNN/LSTM/Transformer, AutoML, ensemble-подходы).
• Навыки работы с Python (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TF).
• Опыт подготовки данных: очистка, нормализация, генерация фичей.
• Понимание принципов работы финансовых рынков (желательно криптовалютных).
• Опыт построения стабильных ML-пайплайнов (MLflow, Vertex AI, Airflow и т.п.).
• Умение интерпретировать и объяснять результаты модели.

Будет плюсом:

• Опыт работы с высокочастотными/биржевыми данными.
• Знание Pine Script или аналогичных языков для интеграции сигналов.
• Опыт оптимизации вычислительных нагрузок (GPU/кластерные вычисления).
• Навыки разработки продакшн-систем.

Условия:

• График фултайм, формат: удаленно / офис в Дубае.
• Конкурентная заработная плата (обсуждается на интервью).
• Работа в международной команде с фокусом на передовые технологии в трейдинге.
• Возможность влиять на архитектуру и развитие модели с нуля.
• Доступ к уникальному набору рыночных и ончейн-данных.