freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Quantitative Researcher (Reinforcement Learning/Junior–Senior)

Open 26d

Summary

Quantitative researcher builds and optimizes algorithmic trading strategies for DeFi and crypto markets using ML (supervised and reinforcement learning), market-making, hedging, and backtesting.

Зарплата: 230000–600000 RUR (на руки)

О компании

Проект, который помогает бизнесам на развивающихся рынках зарабатывать больше на неиспользуемом капитале в USDT (TRC20), без сложностей DeFi и без потери ликвидности.

  • Повышенная доходность (до ~2X по сравнению со стандартными вариантами) на свободный в моменте USDT
  • Полная прозрачность и простой вывод средств в любой момент
  • В основе — собственные стратегии с использованием reinforcement learning, автоматическое управление и перераспределение капитала 24/7

О роли

Ищем Quantitative Researcher для разработки и оптимизации алгоритмических торговых стратегий для DeFi и крипторынков с использованием количественных методов и ML (SL/RL), включая маркет-мейкинг, дельта-нейтральное хеджирование, бэктестинг и анализ рыночных данных для постоянного улучшения результатов.

Обязанности

  • Проведение количественных исследований и разработка торговых стратегий для DeFi и криптовалютных рынков
  • Построение и развитие моделей машинного обучения (SL, RL) для задач маркет-мейкинга и управления позициями
  • Разработка и оптимизация стратегий дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками
  • Построение бэктестинга и симуляционных сред для оценки торговых стратегий на крипто-данных (order book, trades)
  • Анализ рыночных данных и улучшение алгоритмов на основе результатов реального исполнения
  • Мониторинг и исследование новых подходов в Quant Finance, RL и DeFi

Требования

  • Высшее образование (финансы, математика, IT, статистика)
  • Опыт работы Quant Researcher от 2 лет; понимание финансовых рынков, временных рядов и разработки торговых стратегий
  • Опыт работы с методами Supervised Learning (SL) и Reinforcement Learning (RL), статистическим анализом и оптимизацией моделей
  • Уверенное владение Python
  • Практический опыт работы с PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost и Optuna
  • В команде общаемся на русском; английский — на уровне понимания терминологии и чтения документации

Будет плюсом

  • Опыт в трейдинге, маркет-мейкинге или low-latency крипто-рынках
  • Разработка торговых стратегий
  • Работа с крипто-данными (order book, trades)
  • Бэктестинг, симуляции и анализ исполнения стратегий

Условия

  • Офис в самом центре Москвы (рядом со станциями метро Охотный Ряд / Театральная / Чеховская / Пушкинская)
  • График: гибридный (полной удаленки не будет); наш будущий коллега живет в Москве
  • Финальное вознаграждение будет определяться в зависимости от вашего опыта + profit sharing
  • Зарплата выплачивается в стейблкоинах

Что просим указать в сопроводительном письме:

  • Опишите свой самый сильный проект в Machine Learning, Deep Learning или Quant Research (2–5 предложений).
  • Есть ли у вас опыт или теоретическая подготовка в Reinforcement Learning? Если да — расскажите кратко.
  • Работали ли вы с финансовыми рынками, алгоритмической торговлей или временными рядами?
  • Укажите ссылку на GitHub, Kaggle, публикации или другие проекты (если есть).
  • Подтвердите, что готовы работать в гибридном формате в Москве.

See also

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.

A new version of freehire is available