ML Researcher | Алготрейдинг / Betting | Remote

Дата размещения вакансии: 29.09.2026
Работодатель: Асланян Роза Александровна
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Ищем ML Researcher в новый исследовательский проект на стыке машинного обучения, временных рядов и прогнозирования.

Нужен человек с сильной математической базой и исследовательским мышлением, которому интересно не просто обучать модели, а проверять гипотезы, искать устойчивые закономерности в данных и понимать, почему решение действительно работает.

Чем предстоит заниматься

  • Прогнозировать временные ряды с помощью статистических и ML-моделей.
  • Формулировать и проверять исследовательские гипотезы, строить бейзлайны.
  • Проводить бэктесты и корректную time-series валидацию.
  • Искать и исключать look-ahead bias, data leakage и переобучение.
  • Работать с разнородными и грязными данными: пропуски, дубли, выбросы, timestamps, задержки поступления, изменения схем.
  • Оценивать неопределённость и устойчивость прогнозов.
  • Сравнивать простые и сложные модели и внедрять сложность только там, где она даёт реальный устойчивый прирост.
  • Разрабатывать и поддерживать real-time сервисы прогнозирования.
  • Следить за воспроизводимостью экспериментов и качеством моделей в production.

Что важно

Сильное знание:

  • теории вероятностей и математической статистики;
  • линейной алгебры и случайных процессов;
  • ML: линейные модели, boosting, базовый Deep Learning;
  • временных рядов: ARIMA/ETS, state-space, ML-подходы, корректная cross-validation;
  • Python: pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels;
  • LightGBM / CatBoost / XGBoost.

Важно уметь самостоятельно пройти путь от сырых данных и гипотезы до воспроизводимого работающего решения, писать поддерживаемый код и критически относиться к собственным результатам.

Будет большим плюсом

Опыт с:

  • backtesting и борьбой с look-ahead bias;
  • probabilistic forecasting и calibration;
  • PyTorch;
  • SQL;
  • Docker / FastAPI;
  • MLflow или другими системами трекинга экспериментов;
  • C++ / Rust / Go для low-latency задач.

Отдельный плюс: ШАД, сильная математическая/техническая программа, олимпиады по математике или информатике, ICPC/IMC, Kaggle, ML/DS-публикации и конференции.

Опыт именно в алготрейдинге или betting не обязателен. Важнее сильная математическая база, умение исследовать данные и быстро погружаться в новый домен.

Условия

Полностью удалённая работа.

Фикс обсуждаем индивидуально. Жёсткой вилки нет: готовы платить выше рынка сильному кандидату.