Clear Street
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Clear Street développe une infrastructure financière destinée aux clients institutionnels, en réunissant les capacités de compensation, de conservation, d’exécution et de prime brokerage au sein d’une plateforme unique. Sa technologie native du cloud est conçue pour remplacer les systèmes financiers existants et fournir une base opérationnelle unifiée à travers différentes classes d’actifs, différents pays et différentes devises. L’entreprise rassemble des équipes spécialisées dans la finance, la technologie et les disciplines opérationnelles connexes afin de moderniser la manière dont les institutions gèrent des marchés mondiaux complexes.

Scientifique senior des données de croissance

Améliorer l’évaluation, la fiabilité et la sécurité du copilote IA de Clear Street. Le poste contribue à une plateforme de courtage et de négociation cloud native destinée aux investisseurs avertis.

Description

  • Définir les normes de fiabilité et de qualité d’un copilote IA intégré à une plateforme de négociation destinée aux investisseurs avertis.
  • Créer des systèmes d’évaluation pour mesurer l’exactitude, la sécurité, la latence et le risque de régression dans l’analyse de marché, le raisonnement sur les portefeuilles et les risques, ainsi que les processus de négociation, y compris le passage d’ordres.
  • Créer et tenir à jour des jeux de données de référence sélectionnés, des tests de scénarios, des cas adversariaux et des corpus de test couvrant différents régimes de marché.
  • Créer des contrôles qualité automatisés et des processus de régression qui bloquent les mises en production lorsque des indicateurs clés baissent.
  • Travailler avec les équipes d’ingénierie et de produit pour définir des contrats sûrs pour les outils et les actions, des aperçus et confirmations prévisibles, des pistes d’audit et un comportement cohérent de l’assistant.
  • Piloter les cycles d’amélioration du modèle grâce à la collecte et à l’annotation de données, à la classification des erreurs, à la mise à jour des prompts et des outils, au réglage fin ou à l’optimisation des préférences.
  • Assurer la surveillance de l’IA et la réponse aux incidents, notamment la télémétrie, les alertes, l’analyse des causes profondes et les mises en production correctives.
  • Acquérir une solide connaissance des concepts de négociation et les expliquer aux utilisateurs avec clarté et précision.
  • Utiliser Rust, TypeScript, Postgres, React, React Native, des outils d’observabilité et de télémétrie, des API de LLM, des solutions de déploiement de modèles et des pipelines d’évaluation et d’entraînement.

Exigences

  • Au moins huit ans d’expérience dans la livraison de logiciels en production.
  • Maîtrise solide d’au moins un langage de programmation.
  • Bonne connaissance des fondamentaux de l’informatique, des méthodes de test et de la conception de systèmes.
  • Expérience dans la création de cadres d’évaluation, de bancs de test et de suites de référence pour des systèmes complexes tels que les LLM, les agents, la recherche, la récupération, le classement ou les systèmes de recommandation.
  • Expérience dans la conduite de cycles d’amélioration de modèles, notamment la sélection de jeux de données, l’annotation et l’assurance qualité, les expérimentations hors ligne et le déploiement de changements produisant des gains mesurables sur les références.
  • Capacité à définir des indicateurs, à créer des pipelines de mesure et à exploiter les données pour orienter les décisions d’ingénierie et de produit.
  • À l’aise pour intervenir sur toute la pile, du débogage des défaillances de modèles et d’outils et de l’instrumentation des services, à la collaboration avec les équipes frontend et produit pour créer des expériences utilisateur plus sûres et plus fiables.
  • Autonomie et volonté d’aborder des domaines inconnus pour résoudre des problèmes.
  • Atout : expérience du réglage fin, de l’optimisation des préférences, de la distillation ou des techniques de prompts et de compilateurs pour améliorer la fiabilité de l’utilisation des outils.
  • Atout : expérience dans la création de références propres à un domaine et de suites de tests adversariaux pour des applications à forts enjeux.
  • Atout : grande expérience de la négociation entre classes d’actifs et types de marge.
  • Atout : expérience de Rust et des services sensibles aux performances.
  • Atout : expérience de la conception de réponses aux incidents et d’objectifs de niveau de service pour les systèmes de ML et d’IA.

Avantages

  • Participation au capital de l’entreprise
  • Abondement au plan 401(k)
  • Congé parental non genré
  • Assurance maladie, dentaire et optique
  • Indemnités de repas
  • Cuisines entièrement approvisionnées
  • Afterworks
  • Emplacement pratique
  • Vues panoramiques
  • Culture collaborative
  • Entreprise offrant l’égalité des chances

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