- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Machine Learning Engineer
Оценка ИИЭто престижная позиция в одном из ведущих хедж-фондов мира с возможностью работать на стыке AI и финансов. Использование передовых технологий (MCP, агенты) делает роль крайне привлекательной для экспертов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием степени PhD и глубоких знаний в области последовательного моделирования и временных рядов. Работа в сфере HFT требует исключительной точности и умения работать с высоконагруженными системами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции ML Engineer со степенью PhD в Нью-Йорке в сфере Quant/HFT рыночные зарплаты значительно выше средних по IT. Указанный диапазон отражает базовую часть без учета значительных бонусов, характерных для индустрии.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Machine Learning Engineer position at Cubist Systematic Strategies. With a deep background in sequential modeling and time series forecasting, I am particularly drawn to your team's focus on applying AI to solve real-world high-frequency trading challenges. My experience in translating complex mathematical models into robust code aligns perfectly with your requirements for building production-ready AI agents and streamlining research workflows.
Throughout my academic and professional career, I have developed a strong proficiency in PyTorch and Python, specifically focusing on deep neural networks and representation learning. I am excited about the possibility of contributing to the High Frequency Trading Technology team by implementing Agent and Context engineering solutions. My collaborative mindset and commitment to rigorous research make me a great fit for the data-driven environment at Point72.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в point72 уже сейчас
Присоединяйтесь к элитной команде Cubist и внедряйте передовые ИИ-решения в мир высокочастотного трейдинга уже сегодня!
Описание вакансии
About Cubist
Cubist Systematic Strategies, an affiliate of Point72, deploys systematic, computer-driven trading strategies across multiple liquid asset classes, including equities, futures and foreign exchange. The core of our effort is rigorous research into a wide range of market anomalies, fueled by our unparalleled access to a wide range of publicly available data sources.
Role/Responsibilities:
We are seeking a Machine Learning Engineer to join the High Frequency Trading Technology team.
This role will apply the latest AI technologies to solve various real-world problems and streamline day-to-day operations, such as creating a production support AI agent that helps monitor production problems and suggest actions.
This role will also work with the AI research group on various projects such as creating synthetic data for training and using MCP agents to streamline research workflow.
Requirements:
- PhD or PhD candidate in machine learning, computer science or other AI related research fields
- Experience with sequential modeling and time series forecasting using deep learning
- Experience with deep neural networks and representation learning
- Prior experience working in a data driven research environment
- Experience with translating mathematical models and algorithms into code
- Proficiency in programming languages such as Python and R
- Experience with machine learning software libraries such as TensorFlow or PyTorch
- Experience implementing Agent or Context engineering is strongly preferred
- Experience with natural language processing technology is strongly preferred
- Excellent analytical skills, with strong attention to detail
- Collaborative mindset with strong independent research ability
- Strong written and verbal communication skills
- Commitment to the highest ethical standards
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- R
- TensorFlow
- PyTorch
- Deep Learning
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Time Series Analysis
- Representation Learning
- Sequential Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Роль предполагает работу с временными рядами в HFT, где данные крайне зашумлены.
Как вы подходите к проблеме переобучения при работе с финансовыми временными рядами и глубоким обучением?
В описании упоминается создание синтетических данных для обучения.
Какие методы генерации синтетических данных (например, GAN или VAE) вы бы использовали для симуляции рыночных аномалий?
Вакансия требует опыта внедрения AI-агентов.
Опишите ваш опыт проектирования архитектуры AI-агента: как вы обеспечиваете надежность принятия решений в реальном времени?
Упоминается использование MCP (Model Context Protocol) агентов.
Как бы вы оптимизировали контекстное окно и управление памятью для агента, работающего с огромными объемами логов и документации?
HFT требует быстрой реализации алгоритмов.
Расскажите о случае, когда вам пришлось оптимизировать производительность модели глубокого обучения для работы в продакшене.
Похожие вакансии
ML Engineer
Data-Scientist (команда динамического ценообразования)
Senior Data Scientist
Middle Data Scientist
Старший аналитик AI/ML
Data Scientist RecSys
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
- США