АО «ВИМ Инвестиции» — признанный лидер на российском рынке управления инвестиционными фондами. Мы создаем передовые финансовые продукты, помогая крупным частным клиентам и корпорациям эффективно управлять капиталом и уверенно смотреть в будущее. Управляем крупнейшим биржевым фондом в России — БПИФ «ВИМ - Ликвидность» (LQDT).
Мы активно развиваем Invest Tech в организации и находимся в поиске инженера в направление разработки AI/ML-моделей и агентских систем, направленных на поддержку инвестиционных решений и повышение доходности продуктов (биржевые фонды и стратегии доверительного управления) – ML Engineering.
- Green field (0→1): предстоит разработать и внедрить AI/ML-модели и агентские системы для прогнозирования финансовых показателей, анализа временных рядов, оценки стоимости / доходности финансовых инструментов, динамики процентных ставок, для портфельной оптимизации для аллокации активов, управления рисками, сценарного анализа и транзакционных издержек.
- Видеть результат: прямое влияние на доходность продуктов и эффективность бизнес-процессов в организации, а не только на низкоуровневые метрики.
- Kaggle-like: уникальный проект на рынке, интересные прикладные задачи, внедряем cutting-edge технологии, вовлекаем соревновательный элемент.
Обязанности:
- Разработка AI/ML-моделей и агентских систем LLM / RL-based.
- Проектирование и техническая реализация AI/ML-сервисов на локальной (кластер GPU NVidia H200) и облачной (Yandex Cloud) инфраструктуре для асинхронных и real-time задач c учетом различных профилей нагрузки.
- Проектирование и реализация пайплайнов сбора, парсинга, агрегации и предобработки фундаментальных, рыночных и альтернативных данных (Crawl4AI, Playwright, Kafka, Airflow, Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL).
- Разработка специализированных модулей для агентских систем – управление краткосрочной и долгосрочной памятью агента (Memory manager), фильтрация запросов и ответов агента (Guardrails), мультимодальность входных данных, предоставление агенту инструментов для решения задач (Tools) и пр.
- Отладка и мониторинг агентских систем, трейсинг цепочек решений.
- Поддержка Dev / MLOps-инженеров при развертывании AI/ML-сервисов.
- Повышение производительности сервисов end-to-end: профилирование узких мест по данным, интеграциям, инференсу и приложениям.
- Не менее 5-и лет опыта в роли MLE / DS.
- Не менее 3-х лет опыта работы с LLM / ML в prod-среде (обязательно).
- Продвинутый уровень владения Python и SQL, знание C++.
- Продвинутый уровень по ML/DL, теории вероятности и статистике.
- Опыт построения агентских систем, экспертное владение LangGraph.
- Знание и практика применения паттернов микро-сервисной архитектуры.
- Знание Git, Scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Crawl4AI, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant / Milvus, Airflow, MLflow.
-
Комфортный офис в Москва Сити (гибридный формат работы);
-
ДМС с первого дня работы, включающая стоматологию, страхование жизни и возможность подключения родственников;
-
Сервис корпоративных скидок Best Benefit;
-
Конкурентный уровень заработной платы.
Похожие вакансии
Есть коммерческий опыт построения и оптимизации высоконагруженных систем потоковой обработки данных. — Уверенно работаешь с Apache Kafka и понимаешь принципы построения...
Высшее техническое образование. Знание Matlab/ Simulink, опыт работы с интерфейсом CAN. Базовые навыки схемотехники (чтение электрических схем) и умение пользоваться...
Не менее 5-и лет опыта в роли ML / GenAI / DevOps-инженера. Не менее 3-х лет опыта работы с...
Высшее образование обязательно по направлениям: СВЧ, радиотехника, радиоэлектронные системы и комплексы, оптика, фотоника или физика полупроводников. Опыт работы с измерительным...
Высшее радиотехническое образование. Знание цифровой схемотехники, опыт разработки устройств с микроконтроллерами, например STM32. Опыт применения таких интерфейсов как: SPI...
