Senior Data Scientist в Департамент глобальных рынков

Обязанности

Наша команда занимается анализом рыночных данных, новостных данных и любых других данных которые  влияют на финансовые рынки и могут помочь в исполнении HFT торговых стратегий.

Необходимо уметь и учиться:

·      Анализировать, визуализировать данные

·      Разрабатывать ML модели

·      Оценивать значимость изменений

·      Разрабатывать синхронный/асинхронный код

·      Понимать финансовые рынки

Разрабатываемая нами информационная платформа – высоконагруженное решение, призванное обеспечить достижение всех этих целей.

Текущий инструментальный стек платформы:

·      Python, (C#, C++ в меньшем объеме)

·      Python ML/DL libraries, asyncio

·      ClickHouse, OneTick

Наша команда решает очень широкий спектр DS и инженерных задач с применением самых передовых инструментов. Мы обрабатываем большие объемы высокочастотных рыночных данных.

Вот примеры некоторых наших задач:

·      Выявление подозрительного поведения. Клиенты на валютном рынке, могут совершать операции, характеризуемые как fraud. Необходимо выявлять паттерны таких операций и своевременно реагировать на их появление, регулируя, соответствующим образом, ценовое предложение

·      Выявления аномалий котирования. Мы котируем несколько тысяч валютных пар, акций, других финансовых инструментов. Необходимы алгоритмы автоматического поиска аномалий

·      Выявление состояний рынка. Определяем и прогнозируем состояния рынка. От них зависят параметры торговых стратегий

·      Прогноз движения рынка. Для ряда торговых стратегий необходимо прогнозировать направление движения цены актива на разные временные горизонты и придумывать способы оценки этих прогнозов

·      Анализ новостного потока. Необходимо в приходящем из разных источников новостном потоке определять тематику каждой новости и ее эмоциональную окраску, выделять в контенте новости объекты, с которыми она связана – компании, государства и т. п. Кроме того, необходимо отслеживать каждую тему во времени, находить дубликаты новостей, оценивать интенсивность новостного потока и его влияние на спрос и котировки финансовых инструментов, прямо или косвенно связанных с объектами новостей

Требования

Практический опыт работы кандидата в активной фазе – то, что ежедневно практикуется в течение последнего года по направлениям:

1.       Иностранный язык

a.       Понимание разговорного английского языка и свободное ведение деловой переписки

2.      Языки программирования

a.       Python

3.      Разработка полнофункционального прототипа ML/DL модели

a.       Предварительная обработка и анализ данных

b.       Формирование признакового пространства, отбор алгоритмов для ML/DL модели, настройка и обучение модели

c.       Анализ качества и интерпретация результатов, тюнинг модели

d.       Визуализация результатов и представление их бизнес-заказчику для согласования возможности ввода ML/DL модели в опытную / промышленную эксплуатацию (ОЭ/ПЭ)

4.       Операционализация модели и ввод ее в эксплуатацию (ОЭ/ПЭ)

a.       Автоматизация работы ML/DL модели в потоковом или batch режиме (с помощью системного аналитика и дата-инженеров собственной команды разработки – в сложных случаях автоматизации)

b.       Интеграция автоматизированной ML/DL модели с бизнес-процессами, потребляющими результаты ее работы (с помощью системного аналитика и дата-инженеров собственной команды разработки – в сложных случаях интеграции)

Контроль параметров качества и периодическое дообучение модели в процессе эксплуатации

Условия

• Формат работы: офис (ул. Вавилова, 19). Возможен гибрид;
• ДМС с первого дня;
• Скидки на продукты банка и экосистемы;
• Развитая IT архитектура;
• Постоянное развитие: обучающие курсы от лучших университетов и компаний (МФТИ, ВШЭ, NVIDIA и другие), участие в международных конференциях;
• Развитое DS community, регулярные митапы, дайджесты и конференции.

Требования к образованию

Адрес

Работодатель

Похожие вакансии