Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
The team builds next-generation AI-driven pricing algorithms for trading systems, operating at the intersection of machine learning, quantitative research, and trading technology to design, deploy, and scale production-grade ML solutions for high-performance trading environments.
задачи
Build and deploy production ML systems;
Develop scalable Python backend services and microservices;
Take ML models from research into production;
Design and optimize distributed data pipelines;
Work with Kubernetes, Kafka, and cloud infrastructure;
Build, train, and deploy models using PyTorch or TensorFlow;
Collaborate with researchers, engineers, and quantitative specialists;
Improve performance, reliability, and scalability of AI systems.
требования
Experience with production ML systems;
Proficiency in Python backend development;
Experience with microservices and distributed systems;
Knowledge of Kubernetes, Kafka, and cloud infrastructure;
Proficiency in PyTorch or TensorFlow;
Experience with NLP and LLM;
Strong MLOps skills;
Experience taking ML models from research to production;
English B2+;
Nice to have: Quantitative or financial background, research experience, strong mathematics, statistics, and probability knowledge.
.svg)
