- Страна
- Сербия
ML Lead/Senior — Crypto / hedge / HFT
Оценка ИИПривлекательная позиция для сильных ML-инженеров благодаря возможности удаленной работы, сильному комьюнити (выходцы из топ-вузов) и перспективе карьерного роста до лида команды. Сфера HFT традиционно предлагает высокие компенсации.
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 необходимостью иметь подтвержденный опыт создания прибыльных торговых стратегий и исключительную математическую подготовку. Работа в HFT требует не только знаний ML, но и понимания специфики рынков с низкой задержкой.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиций уровня Senior/Lead в сфере HFT и Crypto на международном рынке зарплаты значительно выше средних по IT. Указанный диапазон отражает глобальные стандарты для специалистов с сильным математическим бэкграундом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ML Lead/Senior — Crypto / hedge / HFT
Местоположение: Сербия / Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 19.10.2026
Требования:
• Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий
• Знание Python, PyTorch/JAX
• Сильный математический бэкграунд
О компании:
Crypto / hedge / HFT. В команде специалисты с бэкграундом из ВШЭ, МФТИ, Сколтеха и ШАДа. Можно взять на себя развитие действующей ML-системы и в перспективе развивать команду.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Anastasia Novitskaya
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- JAX
- Machine Learning
- HFT
- Mathematics
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат оценивает качество моделей в условиях рыночного шума.
Как вы боретесь с переобучением (overfitting) при разработке торговых стратегий на исторических данных?
Проверка практического опыта работы с современными фреймворками.
В каких случаях вы предпочтете JAX вместо PyTorch для задач оптимизации в HFT?
Оценка математической подготовки и понимания теории вероятностей.
Расскажите о наиболее сложном математическом аппарате, который вы применяли для прогнозирования временных рядов.
Проверка лидерского потенциала и видения развития продукта.
Как бы вы организовали процесс CI/CD для ML-моделей, работающих в реальном времени?
Оценка понимания специфики крипто-рынка.
Какие специфические особенности крипто-активов вы учитываете при расчете риск-метрик (например, CVaR)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
