yandex
W
worldquant
Страна
США
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
В офисеПолная занятость

NLP Data Engineer

Оценка ИИ

Высокий балл обусловлен репутацией WorldQuant как топового работодателя в сфере финтеха, отличным социальным пакетом и возможностью работать с передовыми технологиями (LLM, NLP). Вакансия предлагает четкий карьерный путь и интеллектуально стимулирующую среду.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Роль требует глубоких знаний в области NLP и LLM, а также солидного опыта в разработке масштабируемых пайплайнов на Python (от 5 лет). Дополнительную сложность придает необходимость понимания основ статистики и работы в высококонкурентной среде количественных финансов.

Анализ зарплаты

Медиана5 500 $
Рынок4 000 $ – 7 500 $
Оценка ИИ

Предлагаемая позиция в WorldQuant обычно предполагает компенсацию выше среднего по рынку Вьетнама для инженеров данных, учитывая специфику количественных финансов и высокие требования к опыту (5+ лет). Указанные рыночные оценки отражают уровень Senior NLP/Data Engineer в международном финтехе.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the NLP Data Engineer position at WorldQuant. With over five years of experience in developing scalable Python-based data pipelines and a specialized focus on extracting structured insights from unstructured text using LLMs, I am confident in my ability to contribute to your quantitative research infrastructure. My background in building robust ML inference pipelines aligns perfectly with WorldQuant's mission to transform complex data into actionable alpha signals.

In my previous roles, I have successfully navigated the challenges of processing large-scale text data and implementing efficient workflow scheduling using tools like Airflow. I am particularly drawn to WorldQuant's culture of academic rigor and intellectual curiosity. I am eager to apply my technical expertise in Linux environments and statistical theory to help scale your data research platforms and collaborate with your world-class team of researchers.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в worldquant уже сейчас

Присоединяйтесь к команде WorldQuant и создавайте будущее количественных инвестиций с помощью передовых NLP-технологий!

Описание вакансии

WorldQuant develops and deploys systematic financial strategies across a broad range of asset classes and global markets. We seek to produce high-quality predictive signals (alphas) through our proprietary research platform to employ financial strategies focused on market inefficiencies. Our teams work collaboratively to drive the production of alphas and financial strategies – the foundation of a balanced, global investment platform.

WorldQuant is built on a culture that pairs academic sensibility with accountability for results. Employees are encouraged to think openly about problems, balancing intellectualism and practicality. Excellent ideas come from anyone, anywhere. Employees are encouraged to challenge conventional thinking and possess an attitude of continuous improvement.

Our goal is to hire the best and the brightest. We value intellectual horsepower first and foremost, and people who demonstrate an outstanding talent. There is no roadmap to future success, so we need people who can help us build it.

Technologists at WorldQuant research, design, code, test and deploy firmwide platforms and tooling while working collaboratively with researchers. Our environment is relaxed yet intellectually driven. We seek people who think in code and are motivated by being around like-minded people.

The Role: As an NLP Data Engineer at WorldQuant, you will be at the heart of transforming unstructured text into actionable, high‑value insights that power quantitative investment strategies. This is a hands-on, engineering role where you’ll design, build, and scale the data pipelines that underpin our data research. This role is ideal for someone who loves building production systems, enjoys working deeply with text and large language models, and wants their engineering work to empower quantitative research at the firm. You’ll join a highly technical, collaborative environment where you work closely with Research and where your ideas can quickly translate into impact at scale.

What You’ll Bring:

  • BSc/M.Sc. from a leading university in Computer Science, Engineering, or related discipline
  • 5 years of demonstrated experience programming scalable and robust software in Python
  • Demonstrated experience building or maintaining data pipelines
  • Basic knowledge of probability and statistical theory
  • Experience working in Linux environments
  • Experience with building and operating ML inference pipelines.
  • Experience with using LLM for structured data extraction.
  • Strong communication skills; ability to express complex concepts in simple terms
  • Experience in the financial services industry is a big plus
  • Knowledge of workflow scheduling techniques (e.g. Airflow) is a plus
  • Prior experience working with text data in a data science/quantitative project environment

What We Offer:

  • Competitive and attractive compensation package with clear career road-map – where you feel challenged everyday
  • We offer a strong culture of learning and development: training courses, library, speakers, share and learn events
  • Learn from who sits next to you! Working in WQ you are surrounded by smart and talented people
  • Premium Health Insurance and Employee Assistance Program
  • Generous time-off policy, re-creation sabbatical leave (based on tenure), Trade Union benefits for staff and family
  • Team building activities every month: Local engagement events – Employee clubs: football, ping-pong, badminton, yoga, running, PS5, movies, etc.
  • Annual company trip and occasional global conferences – opportunity to travel and connect with our global teams
  • Happy-hour with tea break, snacks and meals every day in the office!

#LI-QM1

By submitting this application, you acknowledge and consent to terms of the WorldQuant Privacy Policy. The privacy policy offers an explanation of how and why your data will be collected, how it will be used and disclosed, how it will be retained and secured, and what legal rights are associated with that data (including the rights of access, correction, and deletion). The policy also describes legal and contractual limitations on these rights. The specific rights and obligations of individuals living and working in different areas may vary by jurisdiction.

Copyright © 2025 WorldQuant, LLC. All Rights Reserved.

WorldQuant is an equal opportunity employer and does not discriminate in hiring on the basis of race, color, creed, religion, sex, sexual orientation or preference, age, marital status, citizenship, national origin, disability, military status, genetic predisposition or carrier status, or any other protected characteristic as established by applicable law.

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Linux
  • Machine Learning
  • Large Language Models
  • Statistics
  • NLP
  • Airflow
  • Data Pipelines
  • Probability Theory

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с LLM для конкретных задач извлечения данных, упомянутых в вакансии.

Расскажите о вашем опыте использования LLM для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста. С какими основными проблемами вы столкнулись?

Вакансия требует опыта создания масштабируемого ПО. Важно понять, как кандидат обеспечивает надежность систем.

Как вы проектируете пайплайны данных для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости при обработке больших объемов текстовой информации?

Упоминание Airflow в вакансии указывает на важность оркестрации задач.

Каков ваш опыт работы с инструментами оркестрации (например, Airflow)? Как вы организуете мониторинг и обработку ошибок в сложных рабочих процессах?

Роль подразумевает работу на стыке инженерии и исследований. Знание статистики критично для понимания качества данных.

Как вы применяете знания теории вероятностей и статистики при оценке качества работы ваших ML-моделей в продакшене?

WorldQuant ценит культуру непрерывного улучшения и интеллектуального вызова.

Опишите случай, когда вы предложили техническое решение, которое шло вразрез с общепринятым подходом, и какой результат это принесло.

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

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!

W
worldquant
Страна
США