Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
DRW
Сингапур, Сингапур2 месяца назад
Грейд
Middle
Опыт работы
от 2 лет
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
DRW — это диверсифицированная торговая фирма с более чем 30-летним опытом объединения передовых технологий и выдающихся специалистов для работы на рынках по всему миру. Мы ценим автономию и способность быстро принимать решения для использования возможностей, поэтому мы работаем с собственным капиталом и торгуем на свой страх и риск. Со штаб-квартирой в Чикаго и офисами по всей территории США, Канады, Европы и Азии, мы торгуем различными классами активов, включая облигации, ETF, акции, иностранную валюту, товары и энергоносители на всех основных мировых рынках. Мы также использовали наш опыт и технологии для расширения в трех нетрадиционных направлениях: недвижимость, венчурный капитал и криптоактивы. Мы работаем с уважением, любопытством и открытым умом. Люди, которые преуспевают здесь, разделяют нашу веру в то, что важны не только наши действия, но и то, как мы их совершаем. DRW — это место высоких ожиданий, честности, инноваций и готовности ставить под сомнение общепринятые взгляды. В качестве инженера-программиста в области исследовательских технологий вы будете участвовать в разработке и развиваться в небольшой команде, создающей программную платформу, которая обеспечивает работу исследователей, выполняющих вычислительно интенсивные анализы очень больших наборов данных потоков событий. Рабочая нагрузка аналогична циклу воспроизведения и симуляции игрового движка, конвейеру обработки пакетов в реальном времени телекоммуникационной компании или платформе потоковой передачи и аналитики от крупных технологических компаний, применяемой к данным финансовых рынков. Знание предметной области, связанной с торговлей и микроструктурой рынка, приветствуется, но не требуется с первого дня; мы вкладываем значительные средства в адаптацию новых сотрудников и назначаем каждому новому инженеру наставника. Стек технологий: современный C++ для критически важного по пропускной способности ядра приема и симуляции, Python с привязками C++ для инструментов исследований, распределенные вычисления на HPC (сегодня Slurm, с развитием). Вы поможете обеспечить высококачественные данные, быстрые и гибкие инструменты вычислений, надежные системы симуляции и развертывания, а также эргономику, позволяющую исследователям быстро итерировать. Работа охватывает прием необработанных биржевых данных, оркестрацию распределенных HPC и инструменты исследований.
Разработка, создание и поддержка высокопроизводительных, масштабируемых программных и информационных систем, используемых количественными исследователями и торговыми командами. Реализация конвейеров необработанных биржевых данных на современном C++ и их эксплуатация в условиях высокой пропускной способности. Оркестрация и повышение надежности конвейеров данных и вычислений на HPC-кластерах. Создание фреймворков для ad-hoc вычислений и инструментов исследований, позволяющих исследователям быстро срезать данные, проводить бэктестинг и итерации (интеграция Python + C++). Разработка и поддержка фреймворков симуляции, тесно интегрированных с платформами HFT/live-трейдинга. Поддержка обучения и развертывания количественных моделей, используемых в торговле. Мониторинг, управление и устранение неполадок распределенных платформ. Оптимизация кодовых баз по производительности, надежности и эффективности использования ресурсов на всем стеке.
Более 2 лет профессионального опыта в создании крупномасштабных, высокопроизводительных систем; ожидается ежедневное использование современного C++ (>=17) и Python. Прочные основы CS: структуры данных, алгоритмы, сети, ОС, параллелизм и проектирование систем. Свободное владение инженерией данных: проектирование схем, выбор форматов хранения, понимание компромиссов в сжатии и вводе-выводе, а также эксплуатация конвейеров, которые записывают и считывают сотни ТБ. Уверенность в рассуждениях о колоночных форматах (Parquet / Arrow) или их эквивалентах в вашей области (журналы событий, телеметрия, повторное воспроизведение). Опыт проектирования и эксплуатации сервисов или платформ, используемых другими техническими пользователями в средах с интенсивным использованием данных. Уверенность в поддержке внутренних пользователей и итерациях по эргономике и рабочим процессам. Продемонстрированная способность безопасно и многократно поставлять производственное программное обеспечение с одержимостью качеством, основанным на данных. Отличные письменные и устные коммуникативные навыки; совместный образ мышления и эмпатия Опыт работы с Rust наряду с C++ и Python. Опыт работы с вычислениями в масштабе кластера: планирование заданий, управление ресурсами, повторные попытки и надежность. Slurm, Kubernetes, Ray, Spark или собственные внутренние планировщики — все это учитывается. Опыт программирования на GPU. Знакомство с фреймворками ML/Deep Learning. Опыт работы в сфере финансов или с рыночными данными, включая низкоуровневое рыночное подключение. Историческая обработка сетевых данных / пакетов (телекоммуникации, сетевые устройства, инфраструктура повторного воспроизведения захваченных пакетов) — любой опыт. Детерминированные системы симуляции и повторного воспроизведения (игровые движки, симуляторы клеток, фреймворки тестирования распределенных систем) — любой опыт. Повышение продуктивности разработчиков или платформенная инженерия для внутренних пользователей (ускорение и повышение безопасности других инженеров или исследователей) — любой опыт, включая стажировку или работу с открытым исходным кодом. Что мы оцениваем на собеседовании Мы оцениваем основы CS, способность рассуждать о корректности и производительности в реальных условиях, качество кода, коммуникативные навыки и явные признаки роста (задает хорошие вопросы, быстро учится, хорошо воспринимает обратную связь). Глубина предыдущего отраслевого опыта не является критерием; важна траектория развития. Мы не проверяем знание микроструктуры рынка на собеседованиях; этому учат на рабочем месте. Кандидаты из крупных технологических компаний, телекоммуникационных компаний, игровых компаний или исследовательских вычислительных компаний имеют передаваемые навыки для этой роли и активно поощряются подавать заявки.
Желательно / плюс
DRW is a diversified trading firm with over 3 decades of experience bringing sophisticated technology and exceptional people together to operate in markets around the world. We value autonomy and the ability to quickly pivot to capture opportunities, so we operate using our own capital and trading at our own risk. Headquartered in Chicago with offices throughout the U.S., Canada, Europe, and Asia, we trade a variety of asset classes including Fixed Income, ETFs, Equities, FX, Commodities and Energy across all major global markets. We have also leveraged our expertise and technology to expand into three non-traditional strategies: real estate, venture capital and cryptoassets. We operate with respect, curiosity and open minds. The people who thrive here share our belief that it’s not just what we do that matters–it's how we do it. DRW is a place of high expectations, integrity, innovation and a willingness to challenge consensus. As a Software Engineer, Research Technology, you will contribute to and grow into a small team building the software platform that powers researchers running compute-heavy analyses on very large event-stream datasets. The workload is analogous to a game engine’s replay and simulation loop, a telco’s real-time packet pipeline, or a bigtech streaming and analytics platform, applied to financial market data. Domain expertise in trading and market microstructure is welcome but not required on day one; we invest heavily in onboarding and pair every new engineer with a mentor. The stack: modern C++ for the throughput-critical ingest and simulation core, Python plus C++ bindings for research tooling, distributed compute across HPC (Slurm today, evolving). You will help deliver high-quality data, fast and flexible compute tooling, robust simulation and deployment systems, and ergonomics that let researchers iterate quickly. Work spans raw exchange data ingestion, distributed HPC orchestration, and research tooling. Key responsibilities Design, build, and maintain high-performance, scalable software and data systems used by quant researchers and trading teams. Implement raw exchange data pipelines in modern C++ and operate them at high-throughput scale. Orchestrate and improve reliability of data and compute pipelines on HPC clusters. Create ad-hoc computation frameworks and research tooling that let researchers slice, backtest, and iterate rapidly (Python + C++ integrations). Develop and maintain simulation frameworks tightly integrated with HFT/live trading platforms. Support training and deployment of quantitative models used in trading. Monitor, manage, and troubleshoot distributed platforms. Optimize codebases for performance, reliability, and resource efficiency across the full stack. Required qualifications 2+ years of professional experience building large-scale, high-performance systems; daily use of modern C++ (>=17) and Python expected. Strong CS fundamentals: data structures, algorithms, networking, OS, concurrency, and system design. Data engineering fluency: designing schemas, choosing storage formats, understanding compression and I/O trade-offs, and operating pipelines that write and read hundreds of TB. Comfortable reasoning about columnar formats (Parquet / Arrow) or their equivalents in your domain (event logs, telemetry, replays). Experience designing and operating services or platforms used by other technical users in data-intensive environments. Comfortable supporting internal users and iterating on ergonomics and workflows. Demonstrated ability to ship production software safely and repeatedly, with an obsession for data driven quality. Excellent written and verbal communication; collaborative mindset and empathy Desirable / nice-to-have Rust experience alongside C++ and Python. Experience running compute at cluster scale: job scheduling, resource management, retries, and reliability. Slurm, Kubernetes, Ray, Spark, or custom internal schedulers all count. GPU programming experience. Familiarity with ML/Deep Learning frameworks. Prior finance or market-data experience, including low-level market connectivity. Historical network / packet processing (telco, network appliances, packet-capture replay infrastructure) - any exposure. Deterministic simulation and replay systems (game engines, cell simulators, distributed-systems testing frameworks) - any exposure. Dev-productivity or platform-engineering for internal users (making other engineers or researchers faster and safer) - any exposure, including internship or open-source work. What we evaluate in the interview loop We evaluate CS fundamentals, ability to reason about correctness and performance under real constraints, code quality, communication, and clear signs of growth (asks good questions, learns fast, takes feedback well). Depth of prior industry experience is not the bar; trajectory is. We do not test market-microstructure knowledge in loops; that is taught on the job. Candidates from bigtech, telco, gaming, or research-computing backgrounds have transferable skills for this role and are actively encouraged to apply. For more information about DRW's processing activities and our use of job applicants' data, please view our Privacy Notice at California residents, please review the California Privacy Notice for information about certain legal rights at
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 142 000 до 168 000
