Senior Research Engineer (ML Infrastructure)

Мы ищем Senior Research Engineer для создания и улучшения ML-инфраструктуры, на которой строятся наши исследования в области глубокого обучения и торговля.

Наши DL-стратегии становятся всё более важным драйвером бизнеса, а инфраструктура, стоящая за ними, напрямую влияет на то, как быстро исследователи могут проверять идеи, насколько эффективно мы используем вычислительные ресурсы и насколько надёжно успешные исследования попадают в production на разных рынках и классах активов.

Вы будете работать на стыке исследований в области глубокого обучения и инфраструктуры. Ваша задача — не просто поддерживать ML-системы, а выявлять, что замедляет исследования, решать технически сложные задачи на всех уровнях стека и превращать исследовательские прототипы в надёжные, масштабируемые production-системы.

Круг задач широкий: фреймворки для обучения, датасеты и конвейеры данных, распределённое обучение, инфраструктура для экспериментов, воспроизводимость, observability и инструменты для всего жизненного цикла исследований. В зависимости от ваших сильных сторон вы можете углубиться в одно из этих направлений или работать сразу в нескольких.

Это роль IC с очень практическим уклоном и значительной технической ответственностью. Вы будете тесно работать с исследователями, другими research engineers и инфраструктурными командами, а от вас будут ожидать, что вы самостоятельно доведёте важные задачи от диагностики до production.

• Превращать успешные исследовательские прототипы в надёжные реализации, которые можно обучать, валидировать и разворачивать на разных рынках и классах активов;
• Работать напрямую с исследователями, чтобы устранять инфраструктурные узкие места в исследовательском цикле: упрощать прототипирование новых идей, ускорять запуск экспериментов и делать сбои более понятными;
• Создавать и улучшать нашу внутреннюю ML-платформу: фреймворк для обучения, датасеты и конвейеры данных, оркестрацию, инструменты для отслеживания экспериментов и воспроизводимости, GPU/вычислительную инфраструктуру и инструменты для выпуска моделей в production;
• При необходимости вносить прямой вклад в исследования: запускать эксперименты, изучать поведение моделей, прототипировать идеи по архитектуре или оптимизации и помогать повышать качество моделей.

• Сильный, разносторонний ML systems / research engineer, которому комфортно работать над неоднозначными задачами на стыке глубокого обучения и инфраструктуры;
• Сильный опыт как минимум в одной из областей:
• крупномасштабные системы обучения ML и распределённое обучение;
• ML/data-инфраструктура, включая датасеты, форматы хранения, оркестрацию, отслеживание экспериментов и конфигурацию;
• research engineering вокруг крупномасштабных систем глубокого обучения;

• Сильное инженерное мышление и высокие требования к качеству кода, воспроизводимости, observability и поддерживаемости в большой общей ML-кодовой базе;
• Сильное чувство ответственности и инициативность: вы замечаете важные проблемы, у которых нет явного владельца, и готовы довести их от неясного состояния до работающего решения;
• Опыт в трейдинге может быть полезен, но не является обязательным. Для нас в приоритете мышление от первых принципов, глубокая техническая экспертиза и готовность переосмыслить, как должна работать инфраструктура для количественных ML-исследований.

• Высокая базовая зарплата и социальные льготы;
• Щедрая система бонусов. Мы очень гибки в обсуждении зарплаты и условий трудоустройства;
• Передовое аппаратное и программное обеспечение в production, а также высокая техническая экспертиза во всей компании, что позволяет нам реализовывать смелые идеи и добиваться отличных результатов;
• Ответственность за инициативы, которые напрямую решают бизнес-задачи;
• Возможность торговать на десятках международных бирж;
• Гибкий рабочий процесс и график работы (без формализма, бюрократии, давления и микроменеджмента);
• Компенсация обучения, спонсирование участия в конференциях и тренингах.