Inżynier uczenia maszynowego

<div class="content-intro"><p>Graham Capital Management, L.P. (łącznie ze swoimi spółkami stowarzyszonymi „Graham”) to firma zarządzająca inwestycjami alternatywnymi założona w 1994 r. przez Kennetha G. Tropina.

Specjalizując się w uznaniowych i ilościowych strategiach makro, Graham dąży do zapewnienia silnych, nieskorelowanych zwrotów w szerokim zakresie środowisk rynkowych. Jako jeden z najdłużej działających w branży globalnych menedżerów zajmujących się makroekonomią i trendami, Graham pozostaje zaangażowany w innowacje, rozwijając swoje strategie dzięki solidnej infrastrukturze inwestycyjnej, technologicznej i operacyjnej. Graham wykorzystuje synergię między swoimi działalnościami w zakresie handlu uznaniowego i ilościowego, aby zaoferować szeroki zestaw uzupełniających strategii alfa, z których każda opiera się na zasadach przemyślanej konstrukcji portfela, aktywnego zarządzania ryzykiem i dywersyfikacji już w fazie projektowania.

Graham inwestuje znaczny kapitał własny wraz ze swoimi klientami - w tym instytucjami globalnymi, fundacjami, fundacjami, biurami rodzinnymi, państwowymi funduszami majątkowymi, doradcami ds. zarządzania inwestycjami i wykwalifikowanymi inwestorami indywidualnymi - wzmacniając zgodność interesów we wszystkich strategiach.</p> <p>Podstawą zrównoważonego rozwoju i sukcesu Grahama jest doświadczenie i wkład jego pracowników. Firma stara się rozwijać talenty, zachęcać do różnorodności pomysłów i szanować wkład wszystkich. Z kolei każdy pracownik jest odpowiedzialny za wzmacnianie otaczających go osób.</p></div><p><strong>Opis</strong></p> <p>Graham Capital Management, L.P. poszukuje inżyniera ML, który dołączy do naszego zespołu Data Science, przyszłościowego ramienia technicznego Graham Capital.

Wyobrażamy sobie, projektujemy, prototypujemy i wdrażamy procesy, które zasilają zespoły ds. badań ilościowych i handlu dyskrecjonalnego, a także szerzej rozumianą firmę. Jesteśmy pasjonatami tego, co robimy i cieszymy się z każdej okazji, aby to udowodnić.</p> <p>Dział Data Science zajmuje się tradycyjnymi rolami w zakresie nauki i inżynierii danych, a także zastosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Ściśle współpracujemy z badaczami Quant, menedżerami portfeli, działem operacyjnym i wykonawczym, aby stale ulepszać naszą ofertę. Każdego dnia pracujemy nad transformacją naszej firmy za pomocą danych, technologii i spostrzeżeń, które dostarczamy naszym interesariuszom.</p> <p>W Graham Capital nasze systemy przez całą dobę zasilają modele na żywo, obejmują miliardy taktów danych rynkowych, stale rosnący zbiór wiadomości i innych tekstów, a także szerokie spektrum danych finansowych i alternatywnych.

Naszym celem jest wspieranie procesu badawczego poprzez zapewnienie naszym interesariuszom wszystkich elementów niezbędnych do odniesienia sukcesu w pracy.</p> <p><strong>Obowiązki</strong></p> <p>Będziesz częścią rozwijającego się zespołu w Data Science. Będziesz współpracować ze światowej klasy talentami, aby znaleźć innowacyjne rozwiązania niektórych z najciekawszych problemów po stronie kupującego. Będziesz ściśle współpracować z innymi obszarami, takimi jak grupy ds. technologii, badań ilościowych i menedżerów portfela, a także z działem ryzyka i operacji, aby poznać problemy, jakie napotykają w odniesieniu do danych, i ostatecznie opracować najnowocześniejsze rozwiązania.

Twoim zadaniem będzie szczegółowe zapoznanie się z wieloma zbiorami danych w celu zrozumienia relacji, opracowania szeregów czasowych, modeli prognostycznych i wsparcia strategii ilościowych, a także zapewnienia nowych spostrzeżeń oraz wykorzystania najnowocześniejszego uczenia maszynowego i zaawansowanych metod statystycznych w celu stworzenia najlepszych źródeł danych dla funduszu.</p> <p><strong>Wymagania</strong></p> <ul> <li><s> </s>Ukończone studia licencjackie lub wyższe w dziedzinie informatyki, inżynierii, badań operacyjnych lub innej dyscypliny ilościowej</li> <li>3+ lata praktycznego doświadczenia z uczeniem maszynowym i statystyką na dużych, nieustrukturyzowanych zbiorach danych</li> <li>Doświadczenie w pisaniu kodu produkcyjnego dla systemów wieloklienckich obsługujących wyniki modeli to wielki plus</li> <li>Umiejętność jasnego komunikowania wyników badań interesariuszom technicznym i nietechnicznym</li> <li>Pełne doświadczenie z Pythonem (preferowane) lub C++, Spark/Scala, SQL lub innymi technologiami rozproszonego przetwarzania danych, a także doświadczenie w wygodnej pracy przy tworzeniu i wdrażaniu usług i modele w środowiskach kontenerowych</li> <li>Doświadczenie w obliczeniach naukowych, statystykach, optymalizacji, szeregach czasowych, danych panelowych itp.</li> <li>Wygodna obsługa wielu projektów w celu rozwiązywania różnorodnych problemów w pracy z wieloma zespołami</li> <li>Nastawienie zorientowane na szczegóły</li> <li>Poczucie odpowiedzialności za swoją pracę, dobrą pracę zarówno samodzielnie, jak i zespołowo</li> </ul> <p>Ta rola wymaga dojazdów do naszego biura w Londynie od poniedziałku do piątku Piątki.</p>Znajdź oferty pracy w Wielkiej Brytanii w serwisie Arbeitnow