Quant Researcher (крипто-деривативы)
Привлекательная вакансия для опытных квантов благодаря наличию готовой инфраструктуры и прямому бонусу от прибыли стратегий. Удаленный формат работы в международной команде и использование передовых ИИ-технологий делают предложение современным и перспективным.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью наличия подтвержденного опыта вывода стратегий в продакшн и глубоких знаний в области крипто-деривативов. Процесс отбора включает оплачиваемый пилотный проект, требующий демонстрации навыков работы с инфраструктурой компании.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата не указана в явном виде, но для позиций Quant Researcher в крипто-сфере рыночные предложения обычно начинаются от $5,000-7,000 фиксированной части плюс значительные бонусы от PnL. Предложенная структура (фикс + бонус) является стандартной и наиболее выгодной для результативных исследователей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
2644
Требуется Квантовый исследователь (крипто-деривативы)
О нас
Midpoint — новый проп-дэск на собственном капитале на криптовалютных рынках. Международная команда из выпускников ведущих университетов. У дэска своя инфраструктура: исторические данные, бэктест как сервис, бумажная и живая торговля одним кодом. Ищем исследователя, который будет разрабатывать стратегии дэска и доводить их до живой торговли.
*▪️*Задачи
*▫️*Разрабатывать стратегии на споте и бессрочных фьючерсах: рыночно-нейтральные и направленные.
*▫️*Проверять гипотезы на исторических данных: сделки, свечи, фандинг, открытый интерес, капитализация.
*▫️*Строить бэктесты с честными издержками, учётом маржи и контролем переобучения.
*▫️*Использовать ИИ-агентов в исследовательском цикле: перебор гипотез, код бэктестов, ревью, разбор отчётов. Результат агента проверяется человеком, а массовый перебор гипотез учитывается при оценке переобучения.
*▫️*Выводить стратегии через бумажную торговлю в живую и отслеживать расхождение живых результатов с бэктестом.
*▫️*Участвовать в аудите стратегий внешних квантов.
*▪️*Требования
*▫️*Опыт в mid-frequency trading и вывода стратегий в прод: ваши альфы торговались вживую — вы выводили их сами или их выводила команда.
*▫️*Python для анализа данных.
*▫️*Статистика на рабочем уровне: проверка гипотез, множественные сравнения, оценка устойчивости результата.
*▫️*Понимание криптодеривативов: бессрочные фьючерсы, фандинг, базис, маржа и ликвидации.
*▫️*Опыт бэктестов, в которых учтены комиссии, проскальзывание и заглядывание в будущее.
*▫️*Опыт работы с ИИ-агентами для кода и анализа данных (Claude Code, Codex или аналоги): умение поставить агенту задачу, проверить его код и не принимать результат без контроля.
*▫️*Английский на уровне чтения научных статей и работы в международной команде.
*▪️*Условия
*▫️*Зарплата фикс и бонус от прибыли стратегий, которые вы вывели в живую торговлю.
*▫️*Испытательный срок несколько недель, после него — пересмотр бонусной части.
*▫️*Готовые данные и инфраструктура: работа над стратегиями, а не над загрузчиками.
*▫️*Полная занятость
*▫️*Удаленная работа
*▪️*Как проходит отбор
*▫️*Короткий созвон.
*▫️*Пилот на 4–7 дней: реализация известного подхода из исследований по крипторынкам в виде стратегии в рамках нашего риск-профиля, бэктест на нашем движке, итерация по обратной связи.
*▫️*Технический разбор пилота и финальное интервью.
Контакты: Откликнуться
Другие наши сообщества в крипто рекрутинге: Blockchain Hunter, Career Crypto, Крипто Head Hunter, Crypto Jobs, WEB 3.0 JOB, Crypto Job
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- Statistics
- Backtesting
- Crypto Derivatives
- MFT
- Claude Code
- Data Analysis
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики крипторынка и управления рисками.
Как вы учитываете механизм фандинга и ликвидаций при моделировании стратегий на бессрочных фьючерсах?
Оценка навыков борьбы с переобучением моделей.
Какие методы вы используете для контроля переобучения (overfitting) при множественном тестировании гипотез?
Проверка практического опыта работы с данными.
Расскажите о самом большом расхождении между результатами бэктеста и живой торговли в вашей практике: в чем была причина и как вы это исправили?
Оценка эффективности использования современных ИИ-инструментов.
Как именно вы интегрируете ИИ-агентов в свой рабочий процесс, чтобы ускорить исследования без потери качества и точности?
Проверка знаний в области статистики.
Как вы оцениваете статистическую устойчивость (robustness) стратегии на ограниченном наборе исторических данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

