- Страна
- Россия
AI/ML Quant Researcher
Оценка ИИПрестижная позиция в крупной инвестиционной компании с огромным объемом активов под управлением. Использование передовых технологий (AI/ML агенты) и работа в Москве делают вакансию крайне привлекательной для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием опыта от 5 лет, необходимостью глубоких знаний как в ML, так и в финансах, а также сильной математической базой. Работа с активами в 2 трлн рублей подразумевает высочайший уровень ответственности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Quant Researcher с опытом от 5 лет в Москве рыночный диапазон составляет от 400 000 до 700 000 рублей и выше, в зависимости от бонусов. Данная вакансия соответствует топовому сегменту финансового сектора.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
AI/ML Quant Researcher WIM investment
Местоположение: Москва
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 16.10.2026
Требования:
• Опыт от 5 лет в Quant / ML / DS
• Сильная математическая база
• Python, SQL
• Понимание финансовых рынков
О компании:
Развиваем InvestTech: создаём AI/ML-модели и агентные системы для инвестиционных стратегий, аллокации активов и управления рисками. В компании 2 трлн ₽ под управлением, включая крупнейший биржевой фонд России
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Roman D.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- Quantitative Research
- Data Science
- Financial Markets
- Risk Management
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания специфики временных рядов и предотвращения переобучения на финансовых данных.
Как вы боретесь с проблемой переобучения (look-ahead bias) при тестировании ML-моделей на исторических финансовых данных?
Оценка навыков в области портфельного менеджмента.
Какие подходы к аллокации активов вы использовали, и как интегрировали в них предсказания ML-моделей?
Проверка математической подготовки.
Расскажите о наиболее сложной математической задаче, которую вам пришлось решать при разработке торговой стратегии или модели риска.
Оценка опыта работы с современными архитектурами, упомянутыми в вакансии.
Каков ваш опыт в создании агентных систем (LLM agents) для анализа рынков или автоматизации принятия решений?
Проверка понимания рыночных механизмов.
Как вы учитываете рыночное проскальзывание и транзакционные издержки при оценке эффективности ваших Quant-моделей?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
