- Страна
- Нидерланды
- Зарплата
- 10 000 $ – 17 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Architect of Autonomous Research Platform (AI Architect)
Исключительно привлекательная вакансия для AI-архитектора: работа над передовым проектом на стыке AI и HFT, высокая компенсация и возможность релокации в несколько стран. Минимум бюрократии и доступ к уникальным вычислительным мощностям.
Сложность вакансии
Роль требует редкого сочетания глубоких знаний в области AI-агентов (LLM, RAG, multi-agent systems) и понимания специфики HFT. Высокая сложность обусловлена необходимостью проектирования систем с нуля и работы в условиях низких задержек и зашумленных данных.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата ($10,000–17,000) находится на верхнем уровне рынка для AI-архитекторов, особенно учитывая возможность удаленной работы или релокации. Это соответствует топовым позициям в финтех-индустрии США и Европы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к созданию автономной HFT-платформы будущего и реализуйте свой потенциал в разработке AI-агентов!
Описание вакансии
🚀 Architect of Autonomous Research Platform
We’re looking for an AI Architect to build from scratch an agent-based research and execution platform for a new HFT initiative within a research-driven trading environment.
🔬 The Project
You’ll be working in a vertically integrated setup where AI research is directly translated into trading strategies and real-world performance.
The long-term vision
a fully automated pipeline where the entire lifecycle
hypothesis → research → validation → execution → optimization
is handled by agent-based systems.
🧠 Responsibilities
- Design and implement a multi-agent orchestration framework (roles, communication, memory, decision loops);
- Build retrieval and knowledge systems grounded in market data and research;
- Develop a Strategy DSL and compiler for research → simulation → production;
- Create falsification-first evaluation systems to eliminate false alpha;
- Design an “alpha memory” layer to accumulate knowledge and avoid repeated mistakes;
- Work closely with researchers and engineers to bring ideas into low-latency production;
- Define robustness metrics beyond P&L (stability, execution realism, capacity, novelty).
🛠 What We’re Looking For
- LLM architecture expertise: RAG, fine-tuning, prompt engineering, and evaluation frameworks;
- Agent systems experience: Building multi-agent orchestration, memory management, tool use, and collaboration (beyond basic LLM integrations);
- Experience creating auto-researcher / co-scientist systems: Proven track record of building autonomous research agents or AI systems that assist scientists/analysts;
- Strong Python + ML skills: Production-ready code with PyTorch, JAX, or similar frameworks;
- Statistical rigor: Experimental design and statistics for non-stationary, noisy environments;
- Systems thinking: Ability to design abstractions, interfaces, and pipelines - not just models;
English proficiency: B2+.
Nice to Have:
HFT/MFT Experience & Low-Latency Mindset: Prior experience in High-Frequency/Market-Making Trading or working with low-latency constraints (nanosecond-scale, hardware-aware, deterministic design) is a plus.
💰 What’s Offered
Competitive compensation (based on expectations and experience: $10,000–17,000 gross/month; open to discussion);
Locations: Netherlands / Canada / UAE / Cyprus / Serbia or remote (EU timezone, B2B);
Relocation support (Netherlands);
Access to alternative high-performance computing architecture (beyond GPUs);
Research-driven environment with real-world impact;
Small, fast-moving team with minimal bureaucracy.
Contacts
If you’re excited about building autonomous systems that go all the way from research to execution - feel free to DM 📩 Откликнуться
In your message, please include 3–5 lines about your experience with LLMs and AI agents, and whether you have experience building auto-researcher / co-scientist systems - this is important to help us quickly assess the fit.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- LLM
- Statistics
- JAX
- RAG
- Multi-agent systems
- HFT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования сложных систем взаимодействия агентов.
Расскажите о самой сложной многоагентной системе, которую вы проектировали: как была организована коммуникация и управление памятью между агентами?
Важно для предотвращения переобучения и ложных сигналов в трейдинге.
Как бы вы реализовали систему 'falsification-first' для оценки гипотез, чтобы минимизировать риск нахождения случайных закономерностей (false alpha)?
Проверка навыков системного проектирования на стыке AI и исполнения.
Каким образом вы бы спроектировали DSL для перевода исследовательских гипотез в исполняемый код для симуляции и продакшена?
Оценка способности работать с нестационарными данными, характерными для рынков.
Какие статистические методы вы используете для оценки надежности моделей в условиях быстро меняющейся рыночной среды?
Проверка понимания ограничений производительности.
Как вы планируете балансировать между сложностью рассуждений LLM-агентов и требованиями к задержкам (latency) в торговой платформе?
Похожие вакансии
Junior AI Engineer
AI Engineer (Agents)
Senior Python AI Developer
Ai Tech Lead
AI-разработчик / вайбкодер
Инженер по искусственному интеллекту
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Нидерланды
- Зарплата
- 10 000 $ – 17 000 $