Стажер количественный аналитик

Дата размещения вакансии: 20.01.2026
Работодатель: FutureToday
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
не требуется

Стремитесь начать карьеру в ИТ? Сделайте это в одном из крупнейших банков России. Каждому стажеру мы даем задачи, которые приносят реальную пользу бизнесу, развивают hard и soft skills и позволяют самореализоваться. Работайте в удобном для вас формате и графике, с высокой зарплатой и социальным пакетом.

Мы доверим вам:

— участвовать в разработке количественных инвестиционных стратегий на глобальных финансовых рынках и улучшать их с помощью машинного обучения

— создавать количественные модели объяснения доходности клиентской стратегии (от линейной регрессии с регуляризацией до нейронных сетей), которая в дальнейшем будет использоваться в LLM-агенте

— подбирать релевантные фичи для моделей предсказания и объяснения случайных переменных, которые в дальнейшем будут использоваться для создания и улучшения стратегий на финансовых рынках

— имплементировать новые модели и метрики для анализа существующих стратегий, предлагать новые идеи с точки зрения финансовой логики.

Мы предлагаем:

— оплачиваемую стажировку на 6 месяцев и официальное трудоустройство с первого дня

— гибкий график от 25 часов в неделю: можно совмещать с учебой

— ДМС со стоматологией, страховку при выезде за рубеж, консультации психологов, экспертов по финансам и здоровому образу жизни, программу корпоративных скидок

— работу в современном офисе с библиотекой, экостанциями, кофе-пойнтами, комнатами отдыха, фитнес-центром и другими комфортными пространствами

— практику и прокачку навыков на реальных бизнес-задачах

— поддержку наставника и комьюнити: индивидуальный план роста и мероприятия с коллегами

— атмосферу развития, вдохновленную принципами Agile.

Наш идеальный кандидат:

— завершает обучение в 2026–2027 годах на бакалавриате или специалитете, магистратуре, аспирантуре или окончил вуз в 2023–2025 годах

— обладает знаниями в математической статистике (линейная регрессия, построение статистических эстиматоров, бутстраппинг, multiple testing)

— имеет знания в области финансов, asset pricing и высокий уровень понимания работы финансовых рынков

— умеет писать код на Python (включая ООП)

— знает базовые принципы построения факторных моделей и экономическую логику, лежащую в их основе (CAPM, Fama-French 3/5 Factor Model).

Откликайтесь, чтобы стать частью технологичного банка и узнать, кто мы!