Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Staff/Principal AI Engineer — Agentic Trading Systems
Высокий балл за работу на острие технологий (AI + Web3), сильную команду и возможность напрямую влиять на продукт. Позиция предполагает высокую ответственность и работу с реальным капиталом.
Сложность вакансии
Роль уровня Staff/Principal требует не только глубоких знаний в области LLM и RL, но и умения работать с высоконагруженными системами в условиях реальных финансовых рисков. Ожидается 7+ лет опыта и владение полным циклом разработки моделей.
Анализ зарплаты
Позиция Staff/Principal AI Engineer в крипто-стартапах обычно оплачивается выше рынка, часто включая значительный пакет токенов/опционов. Указанные оценки соответствуют глобальному рынку для опытных инженеров в сфере AI/FinTech.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в o1.exchange уже сейчас
Присоединяйтесь к команде хакеров и создавайте будущее ончейн-трейдинга, отправив резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
Seeking or Hiring: *✅ Hiring ✅*
Website: https://o1.exchange/
Twitter: https://x.com/o1_exchange
1 Line Description of the Firm (in bullets):
o1.exchange is Onchain Robinhood, where you can build advanced crypto-native strategies over any assets, spot/perp/prediction markets. Join a team of hackers to build the next gen financial platform.
Who we're looking for and what you'll be doing (5 Bullet points max):
Staff/Principal AI Engineer — Agentic Trading Systems
We're hiring a Staff/Principal AI Engineer to design and build the agentic models at the core of our trading platform. You'll own the full lifecycle — from model architecture and fine-tuning through inference, deployment, and live performance — building autonomous agents that ingest market data, reason over it, and execute trading strategies under real capital and real latency constraints. This is a hands-on senior role: you set technical direction, write production code, and are accountable for how the models perform in the market.
Responsibilities
\* Design and build agentic trading models with planning, reasoning, tool use, memory, and execution across market data and trading venues.
\* Own the full model lifecycle, including data pipelines, training, fine-tuning, evaluation, inference serving, monitoring, and continuous improvement.
\* Apply full fine-tuning, LoRA / PEFT, RLHF / RLAIF, and reward modeling to improve trading-specific reasoning and decision-making.
\* Optimize inference for low latency and high throughput through quantization, batching, caching, distillation, and serving infrastructure.
\* Build backtesting and simulation environments to evaluate agent behavior before deploying real capital.
\* Develop guardrails, risk controls, and observability systems to ensure safe and predictable production behavior.
\* Set technical standards and mentor engineers across AI and quantitative teams.
Requirements
\* 7+ years of experience building and shipping production ML / AI systems, with hands-on ownership across the full model lifecycle.
\* Strong expertise in model tuning, PEFT, reinforcement learning methods, and inference optimization across latency, throughput, cost, and serving.
\* Experience building agentic systems involving planning, tool use, memory, multi-step reasoning, and orchestration.
\* Strong Python skills and experience with PyTorch, Hugging Face, vLLM, TensorRT, or similar technologies.
\* Solid software and systems engineering fundamentals, with experience handling large-scale, real-time, and time-series data.
\* A rigorous, evaluation-driven mindset with strong backtesting, simulation, and validation practices.
Nice to Have
\* Experience in trading, quantitative finance, digital assets, or other latency- and risk-sensitive domains.
\* Background in reinforcement learning for sequential decision-making.
\* Experience operating models under strict reliability, risk, or regulatory constraints.
Telegram (person filling the form): Откликнуться
Email (Optional) : Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- Hugging Face
- vLLM
- TensorRT
- Reinforcement Learning
- LLM
- PEFT
- LoRA
- RLHF
- Trading
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования сложных систем с автономным принятием решений.
Расскажите о самом сложном агентном сценарии, который вы реализовывали: как вы проектировали циклы планирования и использования инструментов?
Критически важно для трейдинга, где задержки стоят денег.
Какие методы оптимизации инференса (квантование, дистилляция, vLLM) вы применяли для достижения минимальной задержки в продакшене?
Оценка навыков работы с качеством ответов модели в специфической нише.
Как бы вы подошли к созданию системы Reward Modeling для обучения агента торговым стратегиям через RLHF/RLAIF?
Проверка понимания рисков при работе с реальным капиталом.
Какие механизмы guardrails и контроля рисков вы считаете необходимыми при деплое автономного торгового агента?
Проверка навыков валидации гипотез.
Как вы организуете среду бэктестинга для агентных систем, чтобы минимизировать расхождение между симуляцией и реальным рынком?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (Lead)
AI/ML Lead
LEAD AI/ML ENGINEER
AI Tech Lead (LLM)
Senior/Lead AI Automation Engineer
NLP Team Lead
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!