Описание вакансии
Миссия: Использование гибридной архитектуры для комплексного повышения способностей биржи к защите от рисков и автоматизированному анализу, а также вклад в разработку системы управления рисками следующего поколения, готовой к интеграции с ИИ.
Основные обязанности:
- Анализ мошеннических сетей и графов: Использование графовых нейронных сетей (GNN) и других алгоритмов для анализа больших объемов данных о торговых операциях и блокчейн-данных, выявление и мониторинг мошеннических схем и сетей высокорискованных адресов.
- Помощь в разработке стратегий управления рисками и прогнозирование: Использование ИИ для помощи в уточнении правил управления рисками и оптимизации стратегий, автоматическое выявление уязвимостей в существующих правилах и разработка упреждающих моделей прогнозирования рисков.
- Обнаружение манипуляций на рынке и аномальных торговых операций: Создание моделей мониторинга и перехвата в реальном времени с высокой пропускной способностью и низкой задержкой для выявления незаконных торговых практик, таких как фиктивные сделки, спуфинг, накачка и сброс, фронтраннинг и другие.
- Борьба с мошенничеством в реальном времени и гибридная архитектура: Разработка и оптимизация конвейеров управления рисками в реальном времени, сочетающих традиционное машинное обучение и распознавание намерений с помощью больших моделей, для точного перехвата мошеннических P2P-операций и аномальных торговых групп, снижая финансовые потери.
- Автоматизированная проверка документов для управления рисками: Создание многомодальных конвейеров проверки для автоматического анализа документов и перекрестной проверки.
Примечание: Мы нанимаем на две специализированные должности — инженера по алгоритмам управления рисками с ИИ и инженера по алгоритмам инфраструктуры больших моделей ИИ. Для получения подробностей свяжитесь с нами через Telegram.
Требования к кандидату
- Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики или смежных областях (предпочтительно магистратура) и 5+ лет опыта работы с алгоритмами управления рисками.
- Высокая чувствительность к данным и способность самостоятельно определять проблемы и находить решения.
- Владение Python + SQL и опыт работы с обработкой больших данных (Hive/Spark).
- Прочная база в машинном обучении, включая разработку признаков и сквозную оптимизацию моделей.
- Знание графовых алгоритмов для выявления мошенничества и идентификации групп.
- Опыт работы с последовательностными моделями для обнаружения аномалий в поведении.
- Опыт работы с системами реального времени (Flink/Kafka) и проектированием конвейеров онлайн-инференса.
- Понимание хотя бы одной из следующих областей и их динамики противодействия:
- Борьба с мошенничеством (например, злоупотребление бонусами, фальшивые аккаунты, массовые атаки)
- Мониторинг торговых операций (например, фиктивные сделки, спуфинг, накачка и сброс)
- Борьба с мошенничеством в P2P и соблюдение AML
Предпочтительные квалификации:
- Опыт анализа блокчейн-адресов и отслеживания средств (например, Chainalysis/TRM).
- Применение больших языковых моделей (LLM) в управлении рисками (распознавание намерений, многомодальная проверка, RAG QA, оркестрация рабочих процессов).
- Опыт проектирования движков правил управления рисками или платформ стратегий.
- Знание механизмов ордербуков и микроструктуры рынка.
- Опыт работы в сфере управления рисками в ведущих биржах или крупных финтех-платформах.
- Публикации на ведущих конференциях (KDD/AAAI/WWW).
Условия
Обсуждаются индивидуально
