О позиции
Компания DRW ищет стажёра по количественным исследованиям, который будет работать удалённо. Ваша задача будет заключаться в анализе данных и применении методов машинного обучения для улучшения торговых стратегий. Вы будете частью команды, занимающейся разработкой и оптимизацией алгоритмов, которые используются в торговле на финансовых рынках.
Чем вы будете заниматься
- Анализировать большие объёмы данных для выявления торговых возможностей.
- Применять методы машинного обучения и статистического анализа для разработки торговых алгоритмов.
- Работать с языком программирования Python для создания и тестирования моделей.
- Сотрудничать с командой исследователей и трейдеров для оптимизации стратегий.
- Участвовать в разработке новых инструментов для анализа данных.
Требования
- Знания в области машинного обучения и статистического анализа.
- Опыт программирования на Python.
- Способность работать с большими данными и аналитическими инструментами.
- Хорошие навыки работы с математикой и статистикой.
- Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической документации.
Будет плюсом
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy.
- Знания в области финансов и торговли.
- Опыт работы с SQL для извлечения данных.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата в диапазоне 50 000 - 80 000 ₽ в месяц.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Доступ к обучающим материалам и курсам для повышения квалификации.
- Работа в дружной команде профессионалов.
- Возможности для карьерного роста и развития в области количественных исследований.
Вакансия стажёра по количественным исследованиям в компании DRW предлагает интересные задачи и возможности для обучения. Однако, отсутствие указания конкретной зарплаты может быть минусом для некоторых кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание Python и библиотек для анализа данных, таких как Pandas и NumPy, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объёмы данных.
Способность к самостоятельному обучению и адаптации к новым технологиям, особенно в области машинного обучения и статистического анализа, что критично для работы в удалённой команде.
Опыт работы с методами обработки естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных, что поможет в выявлении торговых возможностей на основе новостных данных и социальных медиа.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Trading
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев