باحث في التعلم الآلي (السلاسل الزمنية / الإشارات)

نحن شركة تداول خاص تجمع بين مرونة شركة ناشئة والموارد الخاصة بصندوق أداء عالٍ. يتمحور فريقنا حول تطوير استراتيجيات متقدمة، والعمل معنا يعني ليس فقط دفع التكنولوجيا إلى الأمام، بل أيضًا أن تكون جزءًا من فريق تُقدَّر فيه الأفكار، ويتم تشجيع النمو المهني فيه، ويملك كل عضو فرصة لتحقيق إمكاناته الكاملة. نحن نبحث عن باحث كمي يتمتع بخلفية قوية في التعلم الآلي ونمذجة السلاسل الزمنية للانضمام إلى فريقنا. مهمتك ستكون: البحث وتطوير ونشر نماذج تعلم آلي متقدمة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المعقدة والمتعددة الأبعاد — من إشارات السوق إلى المؤشرات الاقتصادية الكلية والبيانات البديلة. بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي من الصفر: استيعاب البيانات، ومعالجة السمات، والنمذجة، والمعايرة، والرصد. تصميم مناهج مخصصة للتحقق والاختبار للبيانات غير الثابتة، بما في ذلك اكتشاف تغيرات النظام وتقييمها المعاكسي. العمل مع مصادر بيانات واسعة النطاق — على مستوى النقرات، والبيانات الساتلية، والمعاملات، وبيانات الويب المستخرجة — وتحويلها إلى سمات منظمة. التعاون مع الكوانت والمهندسين لدمج نماذج التعلم الآلي في عمليات الاستثمار الواقعية. المساهمة في مبادرات البحث الاستراتيجية، بما في ذلك الاستدلال السببي، وتعلم التمثيل، والنماذج القائمة على الانتباه للسلاسل الزمنية. المتطلبات الخبرة: 4–8 سنوات من الخبرة العملية، ويفضل أن تكون مزيجًا من الأوساط الأكاديمية والصناعية. نشر أوراق في المؤتمرات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي (NeurIPS، ICLR، ICML) في مجالات السلاسل الزمنية أو تعلم الإشارات. خبرة في بناء نماذج تتنبأ بإشارات السوق أو الإشارات البديلة، أو الاقتصاد الكلي، أو السلع، أو المشاعر. المشاركة في بناء ثقافة بحثية في التعلم الآلي: أدوات داخلية، وإرشاد، وممارسات العلوم المفتوحة. المهارات والتعليم: خبرة في التعلم العميق للسلاسل الزمنية: المحولات الاندماجية الزمنية، DeepAR، N-BEATS، PatchTST. معرفة بالاستدلال السببي والتفكير المضاد للحقائق في السلاسل الزمنية. خبرة في التعلم متعدد الوسائط (السلاسل الزمنية + البيانات الجدولية + النصوص). إتقان مجموعة أدوات التعلم الآلي: PyTorch، HuggingFace، DVC، Docker، وغيرها. مهارات في التحقق من النماذج للبيانات غير المستقلة والمتماثلة: استراتيجيات تحقق متقاطع مخصصة، وتقسيم البيانات مع مراعاة النظام. القدرة على بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي من البداية إلى النهاية — من استيعاب البيانات إلى الاستدلال في بيئة الإنتاج. درجة الماجستير أو الدكتوراه في مجال كمي (الفيزياء، الرياضيات، علوم الحاسوب، أو المجالات ذات الصلة). اللغات: الروسية، الإنجليزية. إضافة مميزة: فهم نماذج تسعير الخيارات، والتغطية. خبرة في استخدام C++ أو Rust. القدرة على إيصال الأفكار التقنية لجمهور متنوع، بما في ذلك أصحاب المصلحة غير التقنيين. المزايا ثقافة الابتكار: بيئة مفتوحة وديناميكية وشاملة تُهم فيها أفكارك. المرونة والأثر: استمتع بحرية شركة ناشئة مع دعم مالي من صندوق مدعوم بشكل جيد. تأثير كبير: العمل مباشرة على مشاريع تُشكّل الاستراتيجيات وتدفع نجاح الصندوق. 35 يوم عطلة – الكثير من الوقت للاستراحة وإعادة الشحن. إجازة مرضية مدفوعة بالكامل – التعافي دون قلق مالي. معدات من الطراز الأول – اختر الأدوات التي تناسبك بشكل أفضل (ضمن الميزانية). أخصائي نفسي مؤسسي – دعم الصحة النفسية عند الحاجة.