Наша задача — разработка и развитие микросервиса (рекомендательной системы) персональных инвестиционных рекомендаций. Под капотом много математических (quantitive portfolio management) и экономических теорий (behavioral finance).
Чем предстоит заниматься
выводить в прод алгоритмы подбора ценных бумаг;строить платформу кросс-валидиации и бектестов (в инвестициях это отдельный уровень сложности и важнейший компонент);разрабатывать и улучшать алгоритмы оценки риск предпочтений пользователя;разрабатывать и оптимизировать систему персональных инвест. рекомендаций на основе профиля пользователя.

Наша задача — разработка и развитие микросервиса (рекомендательной системы) персональных инвестиционных рекомендаций. Под капотом много математических (quantitive portfolio management) и экономических теорий (behavioral finance).

Вам предстоит заниматься разработкой алгоритмов подбора ценных бумаг, используя последние исследования в quantitative portfolio management; работать над платформой кросс-валидиации и бектестов (в инвестициях это отдельный уровень сложности и важнейший компонент), проведением А/Б-тестов для оценки эффективности сервиса и многим другим.

Наша команда является частью управления розничных рисков. На текущий момент в команде работает 8 Data Scientist и мы готовы принять еще человека в наши ряды. Проекты, над которыми работает команда – различные модели кредитных рисков (от строго регламентируемых регуляторных до Research задач с полной свободой действий).

Вам предстоит разрабатывать модели, помогающие в оценке рисков с использованием внутренних и внешних данных, модели для регуляторных целей ПВР/IFRS9, а также участвовать в создании пайплайнов построения моделей (от сбора данных до выведения в продакшн).

Ищем Data Engineer'а, который станет частью команды Retail Reporting. Наша вакансия подразумевает получение и применение уникального опыта в части построения ETL-пайплайнов на основе Open-Source технологий (Spark, Hadoop, NiFi, Airflow, Kafka, GreenPlum).

Наша задача — разработка и развитие quantitative investment strategies (long-term), используемых в качестве инвестиционного инструмента для клиентов AM и Capital Markets. А еще мы разрабатываем и развиваем внутреннюю платформу для тестирования и деплоя стратегий на фондовых рынках.

Наша команда занимается классическими задачами банковского ритейла (аплифт и респонс модели, ценообразование, рекомендательные системы, user embeddings, оптимизация звонков), требующими на практике нешаблонных решений. Ищем DS с широким профессиональным кругозором, готового погружаться в детали бизнес-процессов.