Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer

Opis stanowiska:

Dołącz do zespołu quantitative data science AI Investments, który wykorzystuje zaawansowane modele matematyczne, statystyczne oraz algorytmy uczenia maszynowego w celu podejmowania optymalnych decyzji inwestycyjnych. Poszukujemy osoby na stanowisko seniorskie, która będzie pełnić kluczową rolę w projektowaniu, wdrażaniu oraz rozwijaniu modeli uczenia maszynowego w środowisku rzeczywistym. Jeśli pasjonujesz się analizą danych, masz głębokie zrozumienie algorytmów ML oraz jesteś gotowy/a na wyzwania w branży finansowej, zapraszamy do aplikacji.

Kim jesteśmy:

Jesteśmy jedną z pierwszych firm w Europie i Polsce zajmujących się rozwojem ilościowych metod inwestycyjnych opartych o sztuczną inteligencję. Obecnie nasz system zaczął być wykorzystywany przez duże fundusze amerykańskie. Od ponad 7 lat tworzymy nowatorskie narzędzia inwestycyjne oparte wyłącznie na metodach uczenia maszynowego, modelowania statystycznego i zaawansowanych metodach optymalizacji. Współpracujemy z największymi funduszami inwestycyjnymi oraz brokerami ze Stanów Zjednoczonych oraz Europy. Naszą wizją jest praktyczna aplikacja metody naukowej oraz najnowszych technologii, aby prowadzić zyskowne i bezpieczne inwestycje. Jesteśmy również aktywnie zaangażowani w europejskie i krajowe projekty badawcze oraz współpracę z międzynarodowymi ośrodkami naukowymi.

Charakter stanowiska:

Szukamy doświadczonego specjalisty w zakresie uczenia maszynowego lub modelowania statystycznego, który potrafi działać na wysokim poziomie technicznym. W naszej branży mierzymy się z problemami, które nie mają jeszcze gotowych rozwiązań. Poszukujemy osoby, która nie boi się wyzwań i potrafi samodzielnie wnikać w złożone problemy związane z mechaniką rynków finansowych oraz strategii inwestycyjnych.

Praca w naszym zespole wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale przede wszystkim zdolności analitycznego i nieszablonowego myślenia, aby znajdować innowacyjne rozwiązania problemów, które mogą być jedyne w swoim rodzaju. To trudne wyzwanie – aplikacja zaawansowanych metod uczenia maszynowego i statystyki do rzeczywistych problemów finansowych wymaga zarówno doskonałego warsztatu technicznego, jak i chęci zgłębiania mechaniki rynku oraz strategii inwestycyjnych.

Nie oczekujemy, że wszystkie odpowiedzi będą na wyciągnięcie ręki. Oczekujemy, że Ty – dzięki swojej proaktywności i zaangażowaniu – odkryjesz je samodzielnie, modyfikując istniejące podejścia lub opracowując nowe metody, które odpowiedzą na potrzeby naszej firmy i rynku. Wiemy, że to my najlepiej znamy swoje obszary specjalizacji, takie jak ML czy statystyka, ale wierzymy, że prawdziwy sukces wymaga od nas gotowości do wzięcia odpowiedzialności za zagłębianie się w tematykę finansową i aktywnego poszukiwania praktycznych rozwiązań.

Jeśli jesteś osobą, która nie boi się trudnych wyzwań, ceni niezależność i chce pracować w miejscu, gdzie każde rozwiązanie może mieć rzeczywisty wpływ na decyzje inwestycyjne – to stanowisko jest dla Ciebie.

Obowiązki:

• Projektowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz wykonywanie analiz danych w celu wsparcia decyzji inwestycyjnych.
• Dogłębna analiza algorytmów ML pod kątem ich efektywności i ograniczeń.
• Współpraca z zespołem inwestycyjnym w celu identyfikacji i rozwiązania problemów analitycznych.
• Optymalizacja istniejących modeli pod kątem szybkości, dokładności i skalowalności.
• Samodzielne wyznaczanie celów oraz priorytetów w realizacji projektów.
• Przygotowywanie i prezentacja wyników wewnątrz firmy.

Wymagania:

• Co najmniej 5 lat doświadczenia w obszarze Data Science lub Machine Learning (mile widziane w branży finansowej lub obejmującej modelowanie szeregów czasowych lub modelowanie procesów decyzyjnych).
• Znajomość najnowszych rozwiązań w obszarze ML oraz biegłość w czytaniu prac naukowych oraz implementacji rozwiązań w nich zaproponowanych.
• Dogłębne zrozumienie matematycznych i statystycznych podstaw algorytmów uczenia maszynowego (np. mechanizmy optymalizacji, regularyzacji sieci neuronowych, mechanizm atencji, architektury enkoder-dekoder).
• Biegłość w programowaniu w Pythonie oraz praktyczne doświadczenie z popularnymi bibliotekami stosowanymi w obliczeniach numerycznych, statystycznych i wizualizacji (jak NumPy, Pandas, Scikit, Matplotlib).
• Praktyczne doświadczenie z popularnymi bibliotekami stosowanymi w ML takimi jak PyTorch, Jax, scikit-learn.
• Zdolność do samodzielnej pracy oraz inicjatywa w wyznaczaniu kolejnych kroków w projektach.
• Chęć głębokiego zrozumienia zagadnień finansowych, w tym działania rynków oraz instrumentów inwestycyjnych, a także zaangażowanie w wykorzystanie wiedzy ML do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Gotowość do adaptacji istniejących metod uczenia maszynowego lub opracowywania nowych, aby sprostać specyficznym wyzwaniom branży finansowej.

Mile widziane:

• Doświadczenie z zagadnieniami optymalizacji i znajomość metod optymalizacyjnych (np. optymalizacja genetyczna).
• Dobre zrozumienie metod statystycznych (np. regresji Bayesowskiej, metod hierarchicznych, procesów Gaussa).
• Podstawowa wiedza o funkcjonowaniu rynków finansowych oraz instrumentów finansowych.
• Doświadczenie w przeprowadzaniu obliczeń na klastrach obliczeniowych i na zdalnych serwerach.

Oferujemy:

• Możliwość pracy w doświadczonym zespole i kontakt z autorytetami w obszarach uczenia maszynowego i inwestycji.
• Możliwość poszerzania kompetencji i prezentacji wyników wybranych badań na konferencjach naukowych i branżowych.
• Pracę kreatywną w trybie badawczym z dużą dozą samodzielności. Możliwości podejmowania autonomicznych decyzji o przebiegu procesu badawczego i jego kierunkach.
• Dostęp do firmowych serwerów wyposażonych w GPU.
• Atrakcyjne wynagrodzenie oraz system bonusowy powiązany z wynikami.
• Przyjazne środowisko pracy o czym świadczy praktycznie zerowa rotacja pracowników.
• Pracę hybrydową (minimum jeden dzień w tygodniu w biurze).
• Elastyczne godziny pracy.