Через Telegram — пароль придумывать не нужно.
Кнопка не появилась или после подтверждения ничего не произошло? Значит в настройках бота указан другой домен — он должен совпадать с fokcus.ru в точности.
Компания БКС · Город Москва
Настоящий работодатель не просит войти через iCloud или Apple ID, прислать коды из SMS, установить программу для «тестового задания», перевести деньги или оплатить обучение. Если просят — это не работа.
Чем предстоит заниматься: Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам и другим ликвидным товарам; Разрабатывать модели ML для сигналов, детектирования рыночных режимов, извлечения премий за риск, обнаружение аномалий, поиска факторов и входных данных для генерации портфелей; Разрабатывать надежные методы валидации для снижения переобучения, утечки данных, смещения и оверфиттинга; Внедрять инструменты для диагностики моделей, включая анализ значимости предикторов, стабильность, затухание сигнала, оборачиваемость, чувствительность к транзакционным издержкам, анализ емкости, производительность в различных режимах и поведение в стрессовые периоды; Создавать надежные конвейеры для переноса проверенных сигналов в продакшн; Обеспечивать развертываемость, наблюдаемость и поддерживаемость моделей. Наши ожидания: Высшее образование в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики, математики, физики или количественных финансах; Опыт работы от 5+ лет в области инженерии машинного обучения, количественной аналитики или инфраструктуры науки о данных; Сильные навыки работы с Python, включая проектирование кода промышленного уровня; Глубокий опыт работы с библиотеками ML, такими как Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, PyTorch, JAX, TensorFlow или их эквивалентами; Хорошее знание валидации ML для временных рядов и кросс-секционных данных; Опыт создания воспроизводимых исследовательских систем, ML-конвейеров, отслеживания экспериментов и рабочих процессов развертывания моделей; Хорошее знание SQL и опыт работы с аналитическими базами данных; Знание Docker, Git, CI/CD, Linux и облачные инфраструктуры. Мы предлагаем: Работу среди профессионалов финансового рынка; Насыщенную корпоративная жизнь; Возможность карьерного роста и профессионального развития; Стабильный конкурентный доход; Оформление согласно ТК РФ; Комфортный офис в центре (м. Проспект Мира); График работы 5/2; ДМС, корпоративные скидки и предложения для сотрудников.
Аналитик-инженер по машинному обучению Чем предстоит заниматься: Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам и другим ликвидным товарам; Разрабатывать модели ML для сигналов, детектирования рыночных режимов, извлечения премий за риск, обнаружение аномалий, поиска факторов и входных данных для генерации портфелей; Разрабатывать надежные методы валидации для снижения переобучения, утечки данных, смещения и оверфиттинга; Внедрять инструменты для диагностики моделей, включая анализ значимости предикторов, стабильность, затухание сигнала, оборачиваемость, чувствительность к транзакционным издержкам, анализ емкости, производительность в различных режимах и поведение в стрессовые периоды; Создавать надежные конвейеры для переноса проверенных сигналов в продакшн; Обеспечивать развертываемость, наблюдаемость и поддерживаемость моделей. Наши ожидания: Высшее образование в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики, математики, физики или количественных финансах; Опыт работы от 5+ лет в области инженерии машинного обучения, количественной аналитики или инфраструктуры науки о данных; Сильные навыки работы с Python, включая проектирование кода промышленного уровня; Глубокий опыт работы с библиотеками ML, такими как Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, PyTorch, JAX, TensorFlow или их эквивалентами; Хорошее знание валидации ML для временных рядов и кросс-секционных данных; Опыт создания воспроизводимых исследовательских систем, ML-конвейеров, отслеживания экспериментов и рабочих процессов развертывания моделей; Хорошее знание SQL и опыт работы с аналитическими базами данных; Знание Docker, Git, CI/CD, Linux и облачные инфраструктуры. Мы предлагаем: Работу среди профессионалов финансового рынка; Насыщенную корпоративная жизнь; Возможность карьерного роста и профессионального развития; Стабильный конкурентный доход; Оформление согласно ТК РФ; Комфортный офис в центре (м. Проспект Мира); График работы 5/2; ДМС, корпоративные скидки и предложения для сотрудников.