Senior / Staff Data Scientist, Applied AI

Clear Street модернизирует брокерскую экосистему. Основанная в 2018 году, Clear Street — это диверсифицированная компания, предоставляющая финансовые услуги, которая заменяет устаревшую инфраструктуру, используемую на рынках капитала. Мы начали с нуля, построив полностью облачную систему клиринга и кастодиального обслуживания, разработанную для современного сложного глобального рынка. Наша платформа полностью интегрирована с центральными клиринговыми палатами и биржами для поддержки миллиардов торговых операций в день. Мы тщательно проработали абстракции нашей модели данных, создали горизонтальную масштабируемость и разработали продуманные API. Все это для того, чтобы предоставить нашим клиентам лучший в своем классе сервис. Объединив высококвалифицированных специалистов по продуктам и инжинирингу с опытными финансовыми профессионалами, мы создаем основу для конкуренции на быстроразвивающихся рынках. Команда: Миссия команды Clear Street Active — обеспечить лучшее исполнение для каждого класса активов на каждом рынке. В настоящее время Active создает новую, современную облачную торговую платформу, предоставляющую высокопроизводительным трейдерам доступ к ликвидным площадкам по различным классам активов, передовые возможности построения графиков и сложную обработку ордеров с гибкостью, позволяющей обслуживать как активных трейдеров, так и институциональные рабочие процессы. Роль: Вы будете отвечать за надежность и качество работы ИИ-помощника, встроенного в торговую платформу, используемую опытными инвесторами. Вы будете разрабатывать и создавать системы оценки, измеряющие корректность, безопасность, задержку и риски регрессии в анализе рынка, оценке портфеля/рисков и торговых процессах (включая размещение ордеров). Вы будете разрабатывать и поддерживать эталонные тесты: кураторские «золотые наборы», наборы сценариев, стресс-/состязательные случаи, а также постоянно обновляемые наборы данных, основанные на рыночных режимах. Вы будете создавать автоматизированные проверки качества и рабочие процессы регрессионного тестирования, которые блокируют релизы при снижении ключевых показателей. Вы будете сотрудничать с инжиниринговым и продуктовым отделами для определения безопасных контрактов на инструменты/действия (детерминированные предварительные просмотры, подтверждения, аудируемость) и обеспечения предсказуемого поведения помощника. Вы будете управлять циклами улучшения моделей, связанными с оценкой: стратегии сбора/разметки данных, таксономия ошибок, изменения в промптах/инструментах и, при необходимости, дообучение или оптимизация предпочтений для измеримого улучшения производительности на эталонных тестах. Вы будете проектировать и эксплуатировать мониторинг + реагирование на инциденты для ИИ: телеметрия, оповещения, RCA и процессы «fix-forward». Вы разовьете глубокое понимание торговых концепций (маржа, короткие продажи, маржа портфеля, риски, исполнение) и того, как точно и понятно выражать их пользователям. Технологический стек: Rust, TypeScript, Postgres, React (Web), React Native (Mobile), инструменты observability/telemetry, LLM APIs + model serving, eval/training pipelines. Требования: Минимум восемь (8) лет опыта разработки программного обеспечения для продакшена; глубокое знание любого языка программирования. Глубокие знания основ компьютерных наук, методологии тестирования и проектирования систем. Опыт создания фреймворков оценки, тестовых оболочек и наборов эталонных тестов для сложных систем (LLM/агенты/поиск/извлечение/ранжирование/рекомендатели). Опыт управления циклами улучшения моделей: кураторство наборов данных, разметка/QA, оффлайн-эксперименты и развертывание изменений с измеримым влиянием на эталонные тесты. Способность определять метрики, создавать конвейеры измерения и принимать решения в инжиниринге/продукте на основе данных. Уверенность в работе по всему стеку: отладка сбоев моделей/инструментов, инструментирование сервисов и сотрудничество с frontend/продуктовым отделом по UX-паттернам, улучшающим безопасность и доверие. Высокая степень самомотивации и готовность погружаться в незнакомые области для решения проблем. Бонус: Опыт дообучения, оптимизации предпочтений, дистилляции или техник промпт-инжиниринга/компиляторного стиля для повышения надежности использования инструментов. Опыт создания доменно-специфичных эталонных тестов и состязательных наборов (например, сценариев «известно плохих») для критически важных приложений. Глубокий опыт торговли различными классами активов, типами маржи и т. д. Опыт работы с Rust и сервисами, чувствительными к производительности. Опыт проектирования реагирования на инциденты и SLO для ML/AI систем. Мы предлагаем: Диапазон базовой заработной платы для этой должности составляет от 200 000 до 500 000 долларов США. Этот диапазон отражает начальную базовую заработную плату для данной должности в Clear Street. Положение кандидата в этом диапазоне будет основываться на факторах, связанных с работой, таких как релевантный опыт, навыки и местоположение. Этот диапазон представляет собой только базовую заработную плату, которая является лишь одним из элементов общего вознаграждения в Clear Street. Указанный диапазон не включает другие факторы общего вознаграждения, такие как бонусы или акции. В Clear Street мы предлагаем конкурентоспособные пакеты вознаграждений, акции компании, софинансирование 401k, гендерно-нейтральный отпуск по уходу за ребенком, а также полное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование. Льготы в офисе включают стипендии на обед, полностью оборудованные кухни, «счастливые часы», отличное расположение и потрясающие виды. Наш главный приоритет — наши люди. Мы постоянно инвестируем в культуру, которая способствует сотрудничеству. Мы помогаем друг другу в преодолении трудностей и радуемся успехам друг друга. Мы верим, что современные рабочие места преуспевают благодаря высокопроизводительным, разнообразным командам — по идеям, культурам и опыту. Мы гордимся тем, что являемся работодателем с равными возможностями, и прилагаем усилия, чтобы сделать такое рабочее место повседневной реальностью.