Quantitative Analyst

Что за роль

Количественный аналитик в финансовом направлении. В работе важны математические методы, анализ случайных процессов и программирование на Python; среди ожидаемых знаний также машинное обучение, deep learning, генеративные модели и алгоритмы обучения с подкреплением. Подробный перечень ежедневных задач в описании не приведён, поэтому он может зависеть от направления и обсуждаться на собеседовании.

Что предстоит делать

• применять методы теории вероятностей, математической статистики и эконометрики для анализа финансовых данных и закономерностей;
• использовать Python, NumPy и Pandas для обработки данных, расчётов и проверки аналитических гипотез;
• подбирать и применять классические методы машинного обучения и подходы deep learning к количественным задачам;
• разбираться в архитектуре и принципах современных генеративных моделей и больших языковых моделей;
• оценивать применимость алгоритмов обучения с подкреплением к задачам финансового моделирования.

Что потребуется

• математическое образование; среди предпочтительных вариантов названы МКН СПбГУ, матфак ВШЭ, мехмат МГУ, РЭШ, МФТИ и ИТМО;
• понимание финансовой математики, теории вероятностей и случайных процессов;
• знание математической статистики и эконометрики;
• свободное владение Python и практическое знакомство с NumPy, Pandas и PyTorch;
• базовые знания машинного обучения и deep learning, а также понимание генеративных моделей, LLM и RL-алгоритмов.

Что важно знать

Указаны полный рабочий день и работа в офисе в Москве. Размер оплаты определяется по итогам собеседования; конкретная сумма в описании не приведена. Вакансия ориентирована на кандидата с сильной математической подготовкой и интересом к количественным методам, применяемым в финансовой сфере.