yandex
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
LeadУдалённоПолная занятость

Staff/Principal AI Engineer — Agentic Trading Systems

ИИОценка ИИ

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.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

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

Медиана180 000 $
Рынок140 000 $ – 250 000 $
ИИОценка ИИ

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

I am writing to express my strong interest in the Staff/Principal AI Engineer position at o1.exchange. With over 7 years of experience in building production-grade ML systems and a deep focus on agentic architectures, I am excited by the prospect of developing autonomous trading agents that reason over market data and execute strategies in real-time. My background in fine-tuning LLMs using PEFT and RLHF, combined with a rigorous approach to backtesting and inference optimization, aligns perfectly with your mission to build the 'Onchain Robinhood'.

In my previous roles, I have successfully deployed low-latency AI models and managed the full lifecycle of complex data pipelines. I am particularly drawn to o1.exchange's vision of crypto-native strategies and the technical challenge of building guardrails for autonomous agents operating with real capital. I am confident that my expertise in PyTorch, reinforcement learning, and systems engineering will allow me to make immediate contributions to your trading platform's core intelligence.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

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

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

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

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!