Quantitative Researcher, ML и HFT

Мы ищем кванта, который станет связующим звеном между трейдерами и разработчиками. Предстоит работать в формате исследовательского центра внутри проп-деска.

Чем предстоит заниматься:

• Исследовать классы активов: FX, Equity, Bonds, Derivatives (Futures/Options).
• Извлекать альфу из экспертизы: проводить глубинные интервью с дирекшен-трейдерами, переводить их вербальные описания в математические гипотезы и формальные правила.
• Участвовать в разработке бэктест-полигона: курировать разработчиков и тестировать сценарии работы с полигоном.
• Формировать исследовательский пайплайн: строить сценарные бэктесты с учётом транзакционных и комиссионных издержек, проскальзывания и стохастического виртуального исполнения заявок для оптимизации текущих стратегий и подготовки предложений по их модернизации.
• Применять AI-практики: строить модели кратко- и среднесрочного прогнозирования движения котировок для оптимизации существующих и создания новых стратегий маркет-мейкерского котирования; выполнять Feature Engineering на больших массивах тиковых данных для подготовки обучающей выборки ML-стратегий.
• Анализировать производительность: внедрять продвинутую аналитику P&L для оценки эффективности трейдеров и их идей.
• Обеспечивать взаимодействие между командами: готовить технические задания для команд разработчиков на C++/C# и валидировать корректность реализации моделей в продуктивной среде.

Пожелания к кандидатам:

• Образование: математика, статистика, физика, Computer Science или смежные дисциплины ведущих вузов (МГУ, Физтех, МФТИ, Баумана, ВШЭ, РЭШ). Диплом PhD/Master’s.
• Опыт: от 5 лет коммерческого опыта в роли Quant Researcher в проп-трейдинге, хедж-фондах или инвестиционных банках.
• Статистика: глубокое понимание эконометрики, корреляций, ковариационных матриц, тестов на стационарность и критериев оценки качества модели.
• Торговый опыт: понимание статистического арбитража, микроструктуры рынка (ордербук), знание специфики и базовых вариантов прайсинга классических деривативов (форвард, фьючерс, опцион, своп). Понимание уровня дискреции маркет-даты (Level 1/2/3 данные). Представление о требованиях и особенностях маркет-мейкинг стратегий. Понимание временной стоимости инструментов, процентных кривых. Оперирование стандартными метриками оценки риска/сенситивности к риску (delta, gamma, дюрация и т.д.).
• Технический стек: продвинутый Python. Опыт работы с временными рядами. Знание Linux, SQL. Практики ML (бустинг-пакеты catboost/lightgbm/xgboost, нейросети).
• Иностранный язык: английский (уровень средний+).

Будет плюсом:

• Базовое знание C++/C# и практический опыт применения ML-методов, включая бустинг и нейросети, с подтверждёнными результатами.
• Опыт работы с MOEX и понимание специфики рынка: валютных рисков, дивидендных корректировок и других факторов.
• Подтверждённые достижения в повышении доходности и запуске новых торговых направлений, а также призовые места в профильных олимпиадах и хакатонах.

Условия:

• Зарплата в рынке по итогам собеседования, годовой бонус по итогам работы.
• Офисный формат работы.
• ДМС со стоматологией, телемедицина, льготные условия страхования для близких, полис путешественника.
• Well-being-программа: безлимитные онлайн-консультации психолога, фитнес-тренера, юриста, нутрициолога и других специалистов.
• Доступ к онлайн-библиотеке Alpina Digital, онлайн-курсам Синхронизация.
• Безлимитный доступ к ИИ-платформе AlfaGen, нейросетям «в кармане сотрудника» — сервису Alfa AI, конструктору ИИ-агентов.
• Развитие с Альфа-Сферой.
• Бесплатный фитнес A-Sport в офисах и сетка групповых занятий, турниры по киберспорту, теннису, футболу, волейболу, шахматам, корпоративные слоты на забегах.
• Льготная сотовая связь Альфа-Мобайл для сотрудников с безлимитным интернетом.
• Бесплатный мерч на выбор с доставкой на дом.
• Реферальная программа с выплатами за каждого кандидата, оформленного в штат.
• Скидки от партнёрских сервисов для всей семьи.