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 продакшн 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 продакшн-системы.

Круг задач широк: фреймворки для обучения, датасеты и конвейеры данных, распределённое обучение, инфраструктура для экспериментов, воспроизводимость, наблюдаемость (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 упором на практическую работу и значительной технической ответственностью. Вы будете тесно взаимодействовать с исследователями, другими research-инженерами и инфраструктурными командами, и от вас будут ожидать, что вы самостоятельно доведёте важные проблемы от диагностики до продакшна.

• 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 облегчать понимание причин сбоев;
• Создавать и улучшать нашу внутреннюю ML-платформу: фреймворк для обучения, датасеты и конвейеры данных, оркестрацию, инструменты для трекинга экспериментов и воспроизводимости, GPU/вычислительную инфраструктуру и инструменты для выпуска моделей в продакшн;
• При необходимости напрямую участвовать в исследованиях: проводить эксперименты, изучать поведение моделей, прототипировать архитектурные идеи и идеи по оптимизации и помогать повышать качество моделей.

• Сильный, универсальный ML systems / research engineer, который уверенно работает с неоднозначными задачами на стыке глубокого обучения и инфраструктуры;
• Серьёзный опыт как минимум в одном из направлений:
• крупномасштабные системы обучения ML и распределённое обучение;
• ML/data-инфраструктура, включая датасеты, форматы хранения, оркестрацию, трекинг экспериментов и конфигурацию;
• research engineering вокруг крупномасштабных систем глубокого обучения.

• Сильное инженерное мышление и высокая планка в отношении качества кода, воспроизводимости, наблюдаемости 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 рабочего 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.

• Динамичная международная среда в быстрорастущей технологической компании;
• Зарплата на верхней границе рынка и значительные бонусы два раза в год;
• Свобода влиять на внутреннюю культуру и создавать содержательный опыт для сотрудников, командные активности;
• Медицинская страховка, компенсация расходов на спорт; оплата языковых курсов;
• Поддерживающая команда с большим опытом, которая ценит сотрудничество, и где ваш вклад будет заметен каждый день.