ai engineer публичных рынков

NDA; United States; On-site; USD 120,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Годовой бонус

Конкурентная оплата труда

Бюджет на инфраструктуру

Job summary

HireHi в США ищет специалиста по количественным исследованиям для разработки систем сверки инвестиционных тезисов с данными, создания хранилища времени и проверки гипотез на исторических данных.

Кандидат будет работать с большими языковыми моделями, анализировать риски портфеля и развивать инфраструктуру на Python/SQL, с возможностью бонусов и доступом к передовым инструментам ИИ.

Qualifications

• Сильная база в математике, статистике и ML.
• Опыт 3+ лет в количественных исследованиях на финансовых данных.
• Умение строить конвейеры данных на Python и SQL.
• Опыт по проверке инвестиционных гипотез на исторических данных.

Responsibilities

• Создать систему сверки инвестиционных тезисов с новыми данными и оценкой того, подтверждается ли тезис, ослабевает или требует пересмотра
• Создать хранилище данных с привязкой ко времени: рыночных и фундаментальных данных, документов SEC, стенограмм звонков, новостей и внутренней аналитики
• Проверять инвестиционные гипотезы на исторических данных и разрабатывать сигналы в дополнение к фундаментальному анализу
• Анализировать концентрацию портфеля, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски и размеры позиций
• Развивать AI-агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы

Skills

Математика

Статистика

ML

Python

SQL

Education

Высшее образование в области математики, статистики или информатики

Tools

Python

SQL

Job description

Описание:

Инвестиционная компания специализируется на публичных рынках США и технологических трендах.

Задачи:

• Создать систему для регулярной сверки инвестиционных тезисов с новыми данными и оценки того, подтверждается ли тезис, ослабевает или требует пересмотра
• Создать хранилище данных с привязкой ко времени: рыночных и фундаментальных данных, документов SEC, стенограмм звонков, новостей и внутренней аналитики
• Проверять инвестиционные гипотезы на исторических данных и разрабатывать сигналы в дополнение к фундаментальному анализу
• Анализировать концентрацию портфеля, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски и размеры позиций
• Развивать AI-агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы

Требования:

• Сильная база в математике, статистике и машинном обучении
• От 3 лет опыта в количественных исследованиях или data science на финансовых данных
• Опыт доведения модели или сигнала до практического применения и проверки результата
• Опыт проверки стратегий на исторических данных с учётом времени публикации данных; знание ошибок заглядывания в будущее, смещения выживших и переобучения
• Умение самостоятельно строить конвейеры данных на Python и SQL и писать надёжный, тестируемый код
• Опыт создания систем на больших языковых моделях с измеримым качеством: оценкой, тестовыми наборами и контролем ошибок
• Понимание фундаментального анализа и портфельного риска для формализации инвестиционного тезиса
• Уверенный английский
• Будет плюсом: опыт построения систем на больших языковых моделях с измеримым качеством, опыт работы на стороне покупателя или напрямую с портфельными управляющими

Условия:

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