machine learning engineer in trading

IMC Trading; Amsterdam; On-site; EUR 120,000 - 160,000; Full time

Job summary

IMC, ориентированная на исследования и торговлю фирма, ищет инженера ML с опытом разработки больших распределённых конвейеров и низколатентных инференc‑пайплайнов. Ваша работа будет включать оптимизацию GPU‑ускорителей и расширение ML‑библиотек для продакшн‑среды.

Требуется 5+ лет опыта, умение работать с PyTorch/TensorFlow/JAX и навыки CUDA/C++ для масштабируемых решений в среде высоких нагрузок.

Qualifications

• 5+ лет опыта в ML‑системах обучения или выводе на продакшн.
• Сильные инженерные навыки: Python, CUDA или C++.
• Опыт работы с PyTorch, TensorFlow или JAX.

Responsibilities

• Разработка крупных распределённых конвейеров обучения для наборов данных и моделей.
• Создание и оптимизация низколатентных пайплайнов вывода в продакшн.
• Разработка библиотек для повышения производительности ML‑фреймворков.
• Увеличение производительности обучения и вывода с использованием GPU и ускорителей.

Skills

Python

CUDA

C++

PyTorch

TensorFlow

JAX

Horovod

NCCL

TensorRT

GPU-программирование

Tools

PyTorch

TensorFlow

JAX

Horovod

NCCL

CUDA

CuDNN

TensorRT

Job description

Описание:

IMC is a research-driven trading firm that provides liquidity across trading venues and builds proprietary systems and algorithms for global markets. Its quantitative modeling, machine learning, and engineering support trading operations and value and risk management for investors.

Задачи:

• Develop large-scale distributed training pipelines for datasets and complex models
• Build and optimize low-latency inference pipelines for real-time predictions in production
• Develop libraries to improve machine learning framework performance
• Maximize training and inference performance using GPU hardware and acceleration libraries
• Design scalable model frameworks for high-volume trading data and real-time, high-accuracy predictions
• Collaborate with quantitative researchers to automate ML experiments, hyperparameter tuning, and model retraining
• Partner with HPC specialists to optimize workflows, improve training speed, and reduce costs
• Evaluate and roll out third-party tools for model development, training, and inference
• Extend open-source ML tools and improve their performance

Требования:

• 5+ Years of experience in machine learning focused on training or inference systems
• Strong engineering skills, including Python, CUDA, or C++
• Knowledge of machine learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX
• Proficiency in GPU programming for training and inference acceleration, e.g. CuDNN or TensorRT
• Experience with distributed training for scaling ML workloads, e.g. Horovod or NCCL
• Exposure to cloud platforms and orchestration tools
• Будет плюсом: hands-on experience with real-time, low-latency ML pipelines in high-performance environments, contributions to open-source projects in machine learning, data science, or distributed systems