Head of Quantitative Platform (C#/.NET)

Локация: Москва, Россия; гибридный формат работы

Компания

Сбер создаёт инвестиционную алгоритмическую платформу полного цикла для разработки и управления систематическими инвестиционными стратегиями.

Что делать

• Формировать и развивать целевую архитектуру Quantitative Platform, определять границы компонентов, взаимодействие и принципы масштабирования.
• Организовывать полный жизненный цикл инвестиционных стратегий: исследование, бэктестинг, валидация и передача в промышленную эксплуатацию.
• Разрабатывать ключевые компоненты платформы на C#/.NET и участвовать в решении наиболее сложных инженерных задач.
• Создавать сервисы, API и интеграционные интерфейсы между исследовательской средой, симуляцией, стресс-тестированием, реестром стратегий, портфельной оптимизацией и торговой инфраструктурой.
• Проектировать потоки данных, ETL-процессы и интеграции с REST-сервисами, файловыми поставками и шинами данных; создавать механизмы контроля качества и стандартизированного подключения источников.
• Взаимодействовать с квант-исследователями, портфельными управляющими, торговыми подразделениями, владельцами данных, кибербезопасностью, архитекторами, рисками и комплаенсом.

Требования

• От пяти лет разработки промышленных информационных систем, включая техническое лидерство или проектирование архитектуры сложных решений.
• Опыт разработки на C# и .NET, включая работу со значительными объёмами данных.
• Понимание ETL/ELT-процессов, моделей хранения и обработки больших объёмов данных.
• Опыт интеграции с REST API, файловыми источниками и системами обмена сообщениями.
• Уверенное владение SQL; опыт работы в Linux; Git и CI.
• Знание хотя бы одного аналитического движка: ClickHouse, DuckDB, kdb+ или Apache Arrow.
• Практический опыт контроля качества данных: валидация при загрузке, сверка с источником и эталонные наборы данных.
• Опыт работы с временными рядами, включая календари, часовые пояса, выравнивание и корпоративные действия.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с биржевыми и рыночными данными: транзакционными потоками, стаканами котировок и справочными данными финансовых инструментов.
• Знание открытых стандартов контрактов данных и систем контроля качества данных.
• Опыт интеграции с потоковыми шинами данных, включая Kafka; знание биржевых протоколов.
• Опыт применения оркестрации процессов, включая Temporal.
• Личный опыт разработки и тестирования торговых стратегий.

Культура и преимущества

• Гибридный формат работы в Москве.
• Hands-on-роль с одновременным принятием архитектурных решений и самостоятельной разработкой компонентов платформы.
• Работа на стыке количественных исследований, портфельного управления, торговой инфраструктуры, данных, рисков и комплаенса.