Senior AI/ML Multi-Asset Quant (AI/ML)

Senior AI/ML Multi-Asset Quant, Альфа-Банк

• Разработка кросс-ассетных стратегий: Поиск альфа-сигналов, построение и валидация математических и ML-моделей для прогнозирования движений рынка на различных горизонтах (от HFT до среднесрочных стратегий). • Специфическое ML-моделирование для каждого класса активов:
o Написание предиктивных моделей для акций и фьючерсов (моделирование импульса, возврата к среднему, парный трейдинг).
o Применение алгоритмов машинного обучения для ценообразования опционов, прогнозирования поверхностей волатильности (Volatility Surface) и оптимизации стратегий дельта/гамма-хеджирования.
o Анализ микроструктуры децентрализованных и централизованных крипто-бирж (CEX/DEX), спотовых и фьючерсных рынков.
o Разработка моделей для высоколиквидного валютного рынка (FX), учитывающих макроэкономические факторы и потоки ордеров (Order Flow).
• End-to-End ML-пайплайн: Сбор, очистка, feature engineering и обработка терабайтных массивов мульти-рыночных данных (лимитные книги заявок L2/L3, тики, альтернативные данные).
• Бэктестинг и управление рисками: Создание строгих симуляций стратегий с учетом специфики комиссий, проскальзываний и ликвидности для каждого конкретного рынка. Оптимизация кросс-ассетных портфелей.

Requirements

1. Формат работы и локация • Обязательное присутствие в офисе компании в г. Москва (полный рабочий день, удаленный или гибридный формат работы не рассматриваются). • Для кандидатов из других городов/стран — готовность к финальным этапам интервью в Москве и оперативному переезду.
2. Опыт и образование • Опыт работы от 5 лет в роли Quantitative Researcher, Quantitative Analyst или Senior ML Engineer в хедж-фондах, проп-трейдинговых компаниях (HFT) или инвестиционных банках. • Доказанный опыт успешной работы со следующим пулом активов (обязательно): o Equities & Futures: Понимание специфики фондовых и срочных рынков, ликвидности и календаря экспирации. o Options: Глубокое понимание теории опционов, "греков" (Greeks) и работы со сложными деривативами. o Crypto: Опыт работы с волатильностью цифровых активов, спецификой финансирования (Funding Rate) и бессрочными фьючерсами (Perpetuals). o FX: Понимание специфики спот-рынка, валютных форвардов и работы с ECN-платформами. • Высшее профильное образование (MSc/PhD) в области прикладной математики, физики, компьютерных наук (Computer Science) или количественных финансов в ведущих вузах (МФТИ, МГУ, ВШЭ, МИФИ или зарубежные аналоги).
3. Математический фундамент • Исключительные знания математической статистики, теории вероятностей, линейной алгебры и теории случайных процессов. • Глубокое понимание финансовой математики: стохастическое исчисление, модель Блэка-Шоулза (Black-Scholes) и её современные ML-модификации для оценки деривативов. • Понимание микроструктуры рынков, динамики стакана (Order Book) и методов оптимизации портфеля.
4. Технологический стек и ML • Языки программирования: Экспертный уровень Python (Pandas, NumPy, SciPy). Уверенное владение или понимание C++ для интеграции моделей в low-latency торговые модули. • Machine Learning / Deep Learning: o Отличные знания классического ML (XGBoost, LightGBM, CatBoost) для табличных рыночных данных. o Практический опыт работы с DL-фреймворками (PyTorch, TensorFlow) для моделирования временных рядов (Transformers, LSTM, Temporal Convolutional Networks). o Применение ML для нелинейного прогнозирования волатильности и многомерного анализа рисков. • Работа с Big Data и БД: Уверенный SQL, опыт работы с ClickHouse / kdb+ / TimeScaleDB, а также фреймворками распределенной обработки (Apache Spark, Kafka). • MLOps: Опыт работы в Linux-среде, контейнеризация (Docker), управление экспериментами (MLflow, WandB). View more **Job type ** | Full-time ---|--- **Experience level ** | Senior **Location ** | Moscow (Москва), Russia (Россия) **Arrangement ** | Office Apply Ask a question Share vacancy Published: 21/10/2026

Показать контакты