Խորը ուսուցման հետազոտող

DeFi և ալգորիթմական առևտրի ապրանքային թիմը փնտրում է Խորը ուսուցման հետազոտող՝ ժամանակային շարքերի վերլուծության և ֆինանսական շուկայի կանխատեսման համար արտադրական ML/DL մոդելներ մշակելու համար։ Հիբրիդային գրասենյակ Մոսկվայի կենտրոնում; աշխատավարձը վճարվում է սթեյբլքոյններով։

DeFi և ալգորիթմական առևտրի ապրանքային թիմը փնտրում է Խորը ուսուցման հետազոտող՝ օգնելու մշակել և ներդնել արտադրական ML/DL մոդելներ ժամանակային շարքերի վերլուծության և ֆինանսական շուկայի վարքագծի կանխատեսման համար։ Նրանք հետաքրքրված են մասնագետներով, ովքեր արդեն կառուցել և գործարկել են ժամանակային շարքերի կանխատեսման մոդելներ արտադրությունում և ցանկանում են կիրառել իրենց փորձը քանակական ֆինանսներում, կրիպտո շուկաներում և ալգորիթմական առևտրում։ Պարտականություններ: - Մշակել և ներդնել արտադրական ML/DL մոդելներ ժամանակային շարքերի վերլուծության և կանխատեսման համար։ - Հետազոտել և կիրառել ժամանակակից Խորը ուսուցման ճարտարապետություններ կանխատեսման և հաջորդական մոդելավորման համար։ - Վերլուծել պատմական և հոսքային տվյալների մեծ ծավալներ։ - Փորձարկել նոր ճարտարապետություններ, առանձնահատկություններ և մոդելների ուսուցման մեթոդներ։ - Օպտիմալացնել մոդելների որակը և կայունությունը արտադրությունում։ - Համագործակցել Quant Research թիմի հետ՝ ML մոդելները կապիտալի կառավարման և առևտրային ռազմավարությունների մեջ կիրառելու համար։ - Հետևել Խորը ուսուցման, ժամանակային շարքերի կանխատեսման և AI-ի ժամանակակից հետազոտություններին։

Պահանջներ: - Բարձրագույն կրթություն ուժեղ տեխնիկական համալսարաններից մեկից։ - 2+ տարվա կոմերցիոն փորձ որպես ML ինժեներ / Խորը ուսուցման ինժեներ / ML հետազոտող / Տվյալների գիտնական։ - Փորձ ժամանակային շարքերի համար արտադրական ML/DL մոդելների մշակման և տեղակայման մեջ։ - Խոշոր տեխնոլոգիական ընկերություններում արտադրական ML/DL լուծումների մշակման փորձը զգալի առավելություն կլինի։ - Ժամանակակից Մեքենայական ուսուցման և Խորը ուսուցման մեթոդների խորը ըմբռնում։ - Վստահ տիրապետում Python-ին։ - Գործնական փորձ PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, LightGBM/XGBoost և Optuna հետ։ - Փորձ ժամանակային շարքերի, առանձնահատկությունների ինժեներիայի և մոդելի որակի գնահատման հետ։ - Թիմը շփվում է ռուսերեն; անգլերեն՝ տեխնիկական փաստաթղթերի և հետազոտական հոդվածների ընթերցման մակարդակով։

Պայմաններ: - Գրասենյակ Մոսկվայի հենց կենտրոնում (Օխոտնի Ռյադ / Տեատրալնայա / Չեխովսկայա / Պուշկինսկայա մետրոյի կայարանների մոտ)։ - Գրաֆիկ՝ հիբրիդ; հեռավար աշխատանք հնարավոր է Senior մասնագետների համար։ - Աշխատավարձը վճարվում է սթեյբլքոյններով։