Investigador cuantitativo de Machine Learning Fully Remote - US

Investigador cuantitativo de Machine Learning

Tiempo completo • Fully Remote - US
Beneficios:
  • Bonificación basada en el rendimiento
  • Horario flexible
  • Estipendio de oficina en casa
  • Oportunidad de avance
  • Tiempo libre remunerado
  • Participación en las utilidades
  • Bono de firma
Acerca de Stormlight Capital

Stormlight Capital LLC es una empresa de trading de alta frecuencia y creadora de mercado especializada en contratos de eventos. Aprovechando la tecnología avanzada y la experiencia cuantitativa, ofrecemos una gran liquidez, precios eficientes y una sólida gestión de riesgos para nuestras estrategias de trading propias. La innovación continua y la ejecución disciplinada nos mantienen a la vanguardia de los mercados basados en eventos.

Resumen de roles

Encabezará iniciativas de investigación que transforman conjuntos de datos textuales y estructurados a gran escala en señales de trading sistemáticas. Al trabajar en estrecha colaboración con gestores de carteras, ingenieros de datos y desarrolladores de software, será el propietario de todo el ciclo de vida de la investigación, desde la generación de ideas y la adquisición de datos hasta el desarrollo de modelos, las pruebas retrospectivas y el traspaso a la producción.

Lo que harás

  • Identificar patrones predictivos en fuentes de datos textuales y tabulares alternativas
  • Minar series de tiempo y relaciones transversales en datos tabulares diarios y de alta frecuencia
  • Construya y compare arquitecturas de NLP (transformadores, incrustaciones, modelos de temas y sentimientos)
  • Desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático (factores lineales, basados en árboles, aumento de gradiente, redes neuronales) que combinen características derivadas del texto con factores numéricos
  • Construya pruebas retrospectivas sólidas y conscientes de los costos de transacción
  • Asóciese con la ingeniería de datos para escalar las canalizaciones de datos y los almacenes de características
  • Trabaje con el equipo de ingeniería de carteras para integrar las señales en estrategias sistemáticas y supervisar el rendimiento en tiempo real
  • Presentar los hallazgos a la alta dirección; contribuir a la cultura de investigación de Stormlight a través de documentos técnicos, charlas internas y revisiones de código.
Cualificaciones mínimas

  • Educación : M.S. o Ph.D. en Ciencias de la Computación, Estadística, Física, Ingeniería Eléctrica, Matemáticas Aplicadas o un campo cuantitativo relacionado
  • Programación : Python de nivel experto (pandas, NumPy, PyTorch o TensorFlow, scikit-learn); SQL sólido; Control de versiones (Git)
  • NLP y ML : capacitación con experiencia práctica y ajuste de grandes modelos de lenguaje, incrustaciones y canalizaciones clásicas de NLP; Sólida comprensión del aprendizaje supervisado, la regularización, la validación cruzada y la optimización de hiperparámetros
  • Manejo de datos : comodidad al manipular conjuntos de datos a escala de TB; Dominio de Spark, Dask o marcos distribuidos comparables
  • Rigor de la investigación : historial de diseño de experimentos repetibles, realización de validaciones estadísticas exhaustivas y comunicación de incertidumbre
  • Comunicación : capacidad para traducir conceptos técnicos complejos en información clara y procesable para las partes interesadas.
Habilidades preferidas/adicionales

  • Experiencia previa en investigación de alfa o modelado de riesgos en acciones, futuros, opciones o divisas
  • Familiaridad con la microestructura del mercado y el modelado de costos de ejecución
  • Contribuciones a proyectos de ML/NLP de código abierto o investigaciones publicadas
¿Por qué Stormlight?

  • Impacto desde el día 1 : sus modelos se alimentan directamente de las carteras activas
  • Cultura que prioriza la investigación : tiempo para la experimentación con el cielo azul; Grupos regulares de lectura
  • Compensación total competitiva : salario base, bonificación vinculada al rendimiento y participación en las ganancias.
  • Flexibilidad : horario híbrido o totalmente remoto en una zona horaria amigable con EE. UU.

Esta es una posición remota.

Compensación: $300,000.00 - $600,000.00 por año




(si ya tienes un currículum en Indeed)

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