Требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML для анализа биржевых стаканов облигаций. На основании этого будет предлагать оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам.
---
* сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE * определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком * сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных) * управление ресурсом Middle DS * построение моделей по табличным данным * поиск аномалий во временных рядах * построение моделей предсказания временных рядов * классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций * генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных * создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров * адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке * тестирование различных гипотез.
---
* опыт работы Data Scientist от 2 лет * образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны) * глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики * навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти) * понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM) * владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam) * владения pytorch или другими DL фреймворками * практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT) * опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers) * Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.