Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
PPolymarket
Нью-Йорк, Соединенные Штаты12 дней назад
400 000 – 450 000 USD
в год
Грейд
Middle
Опыт работы
5-7 лет
Формат работы
Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Polymarket — крупнейшая в мире платформа прогнозных рынков, где люди торгуют исходами реальных событий. По мере роста наших рынков, объемов торгов и набора производных продуктов растет и сложность инфраструктуры управления рисками, стоящей за ними. Наши системы клиринга и управления рисками должны работать с такой же строгостью, как и традиционные клиринговые палаты, но при этом двигаться со скоростью нативной крипто-торговой платформы.
РОЛЬ
Мы ищем аналитика количественных рисков среднего уровня, который будет проектировать и внедрять модели управления рисками корпоративного масштаба в основе нашей клиринговой деятельности. Вы будете отвечать за модели рыночного риска, волатильности и корреляции производных инструментов, стресс-тестирования и автоматической ликвидации — систем, которые обеспечивают платежеспособность платформы и защищают пользователей на быстро меняющихся рынках.
Это практическая роль: вы будете создавать модели в производственном коде, а не просто описывать их. Мы ожидаем, что вы будете свободно использовать инструменты искусственного интеллекта для разработки и исследований — и будете скептиком в команде, проверяя модели и код, сгенерированные ИИ, на соответствие устоявшимся фреймворкам управления рисками, прежде чем что-либо будет выпущено.
Проектировать, внедрять и поддерживать модели управления рисками корпоративного масштаба, охватывающие рыночный риск, маржинальные требования и риск контрагента для клиринговой организации
Создавать модели волатильности и корреляции для производных инструментов, включая калибровку, бэктестинг и текущую валидацию моделей
Разрабатывать и использовать фреймворки стресс-тестирования: исторические сценарии, гипотетические шоки и обратные стресс-тесты
Проектировать и настраивать логику автоматической ликвидации — пороговые значения, каскады ликвидации и защитные механизмы от каскадных ликвидаций
Активно использовать инструменты ИИ для ускорения разработки моделей, написания кода и исследований — и тщательно проверять результаты работы ИИ на соответствие устоявшимся моделям управления рисками (VaR/ES, маржинальные требования в стиле SPAN, модели волатильности семейства GARCH, стандартные фреймворки корреляции) перед развертыванием
Отслеживать производительность моделей в производственной среде, расследовать сбои и быстро вносить итерации
Сотрудничать с командами инженеров, трейдеров и продуктовых менеджеров для интеграции средств контроля рисков в архитектуру платформы
Документировать предположения моделей, их ограничения и результаты валидации в соответствии со стандартами, готовыми к аудиту
5–7 лет опыта работы в области количественных рисков в клиринговой палате, на бирже, у прайм-брокера, в торговой фирме или аналогичной организации
Подтвержденный опыт проектирования и внедрения моделей управления рисками корпоративного масштаба — производственных систем, а не только исследовательских прототипов
Глубокий опыт моделирования волатильности, корреляции, наклона опционов, ценообразования опционов и их масштабного внедрения для традиционных производных финансовых инструментов, бессрочных фьючерсов и полностью обеспеченных контрактов на события
Практический опыт моделирования рыночного риска, стресс-тестирования и механики автоматической ликвидации в контексте клиринга
Свободное владение разработкой и написанием кода с помощью ИИ, а также умение оценивать результаты работы ИИ на соответствие устоявшимся моделям управления рисками и выявлять то, что выглядит правдоподобно, но ошибочно
Экспертный уровень владения Python (числовой стек: NumPy, pandas, SciPy; уверенные знания практик разработки программного обеспечения)
Высшее образование в количественной области (математика, статистика, физика, финансовая инженерия, CS) или эквивалентный опыт
Прочная математическая основа в области стохастического исчисления и линейной алгебры
Знание C# и/или C++ для критически важных с точки зрения производительности или производственных систем
Знакомство со структурой крипторынка, бессрочными фьючерсами или прогнозными рынками
Опыт работы с системами управления рисками центрального контрагента (CPMI-IOSCO PFMI, управление дефолтами, методология расчета маржи)
Опыт создания систем управления рисками в реальном времени
Вознаграждение: $400K - $450K в год
Диапазон базовой заработной платы: от $400 000 до $450 000, плюс опционы и льготы.
Это добросовестный диапазон для уровня, на который мы нанимаем. Опыт в рамках одной должности может сильно варьироваться, поэтому, если ваши ожидания выходят за его пределы, все равно свяжитесь с нами. Мы всегда рады обсудить.
МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ И ФОРМАТ РАБОТЫ
Эта должность предполагает работу в нашем офисе в Нью-Йорке, полный рабочий день. Вы будете работать в непосредственной близости с командами трейдинга, инженерии и управления рисками.
Compensation: $400K - $450K per year
ABOUT POLYMARKET
Polymarket is the world's largest prediction market platform, where people trade on the outcomes of real-world events. As our markets, volumes, and derivative product suite grow, so does the sophistication of the risk infrastructure behind them. Our clearing and risk systems must operate with the rigor of a traditional clearinghouse while moving at the speed of a crypto-native trading platform.
THE ROLE
We're hiring a mid-level quantitative risk analyst to design and implement enterprise-scale risk models at the heart of our clearing operation. You'll own models for market risk, volatility and correlation of derivatives, stress testing, and automated liquidation — the systems that keep the platform solvent and users protected in fast-moving markets.
This is a hands-on role: you'll be building models in production code, not just specifying them. We expect you to work fluently with AI tools for development and research — and to be the skeptic in the room, pressure-testing AI-generated models and code against well-established risk frameworks before anything ships.
WHAT YOU'LL DO
Design, implement, and maintain enterprise-scale risk models covering market risk, margin, and counterparty exposure for a clearing organization.
Build volatility and correlation models for derivatives, including calibration, backtesting, and ongoing model validation.
Develop and run stress-testing frameworks: historical scenarios, hypothetical shocks, and reverse stress tests.
Design and tune auto-liquidation logic — trigger thresholds, liquidation waterfalls, and safeguards against cascading liquidations.
Use AI tools extensively to accelerate model development, coding, and research — and rigorously validate AI outputs against established risk models (VaR/ES, SPAN-style margining, GARCH-family volatility models, standard correlation frameworks) before deployment.
Monitor model performance in production, investigate breaks, and iterate quickly.
Partner with engineering, trading, and product teams to embed risk controls into platform architecture.
Document model assumptions, limitations, and validation results to an audit-ready standard.
WHAT WE'RE LOOKING FOR
5–7 years of quantitative risk experience at a clearinghouse, exchange, prime broker, trading firm, or similar.
Proven expertise designing and implementing risk models at enterprise scale — production systems, not just research prototypes.
Deep experience modeling volatility, correlation, option skews, option pricing and implementing at scale for trad-fi derivatives, perpetuals, and fully collateralized event contracts.
Hands-on experience with market risk modeling, stress testing, and auto-liquidation mechanics in a clearing context.
Strong fluency with AI-assisted development and coding, paired with the judgment to pressure-test AI outputs against well-established risk models and catch what looks plausible but is wrong.
Expert-level Python (numerical stack: NumPy, pandas, SciPy; solid software engineering practices).
Advanced degree in a quantitative field (math, statistics, physics, financial engineering, CS) or equivalent experience.
Strong mathematical foundation in stochastic calculus and linear algebra.
NICE TO HAVE
C# and/or C++ for performance-critical or production systems.
Familiarity with crypto market structure, perpetuals, or prediction markets.
Experience with CCP risk frameworks (CPMI-IOSCO PFMI, default management, margin methodology).
Experience building real-time risk systems.
PAY TRANSPARENCY
Base salary range: $400,000 to $450,000, plus equity and benefits.
This is a good-faith range for the level we're hiring at. Experience varies widely within a title here, so if your expectations fall outside it, reach out anyway. We're always happy to talk it through.
LOCATION & WORK SETUP
This role is based in our New York City office, in person. You'll be working directly alongside the trading, engineering, and risk teams.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 198 000 до 261 000