Poesis AI — керуюча інвестиціями компанія, від початку побудована на штучному інтелекті. Вона розробляє велику інвестиційну модель, що безперервно навчається, для професійних та інституційних інвесторів. Платформа навчає агентів у насиченому даними ринковому середовищі, щоб генерувати торгові сигнали, тестувати стратегії, розподіляти капітал і керувати ризиками на діючих фінансових ринках. У роботі компанії поєднуються штучний інтелект, машинне навчання та управління портфелем, а команда спирається на досвід у фінансах і машинному навчанні.
Провідний інженер із машинного навчання у сфері фінансового ШІ
Розробляйте прогнозні сигнали, промислові моделі машинного навчання та системи оцінювання для автономної інвестиційної платформи Poesis AI. Застосовуйте ШІ до фінансових даних і вдосконалюйте моделі та агентні системи на основі результатів інвестування.
Опис
- Виявляйте прогнозні сигнали у фінансових, фундаментальних і альтернативних наборах даних
- Проєктуйте експерименти, що допомагають відрізнити суттєві покращення моделей від випадкового шуму
- Створюйте відтворювані дослідницькі системи машинного навчання для швидких експериментів
- Перетворюйте перспективні дослідження на надійні промислові моделі та сигнали
- Використовуйте реальні результати, щоб знаходити можливості вдосконалювати моделі й агентні системи
- Розробляйте моделі, сигнали та інструменти оцінювання для пошуку альфи, ухвалення рішень і керування ризиками
- Аналізуйте складні фінансові дані та допомагайте ухвалювати інвестиційні рішення
- Долучайтеся до формування продукту й операційної діяльності компанії як один із перших членів команди
- Створюйте рішення з перших принципів, без застарілих систем і усталених процесів
Вимоги
- Досвід роботи у провідній лабораторії ШІ, стартапі, що спеціалізується на агентних системах, швидкозростаючій технологічній компанії, провідній інвестиційній організації або зіставній структурі
- Досвід розроблення, оцінювання та впровадження моделей машинного навчання у промислове середовище
- Розуміння причин збоїв моделей і принципів розроблення оцінювання, зокрема вміння відрізняти перспективні результати від випадкового шуму
- Сильне кількісне мислення
- Досвід роботи з великими та складними наборами даних
- Здатність самостійно вести дослідницькі завдання з відкритим результатом і визначати подальші кроки на основі даних
- Ступінь бакалавра, магістра або доктора з комп’ютерних наук чи суміжної галузі або еквівалентний практичний досвід
- Досвід створення систем машинного навчання або ШІ з фінансовими, фундаментальними, альтернативними даними чи часовими рядами
- Знайомство з кількісним інвестуванням, формуванням портфеля або керуванням ризиками
- Досвід застосування сучасних систем ШІ до фінансових документів
- Чинний дозвіл на роботу у США
Переваги
- Частка в капіталі
- Частка прибутку фонду через carry
- Повне медичне страхування
- Стоматологічне страхування
- Страхування зору
- Обіди за рахунок компанії
- Компенсація витрат на проїзд
- Допомога з переїздом
- Продовження спонсорства робочої візи для працівників на повній зайнятості