Описание вакансии
Миссия этой роли — всесторонне повысить способности биржи к предотвращению рисков и автоматизированному анализу с помощью гибридной архитектуры, а также внести вклад в разработку системы управления рисками следующего поколения, готовой к использованию ИИ.
Ключевые обязанности
- Анализ мошеннических сетей и графов: Использование графовых нейронных сетей (GNN) и других алгоритмов для анализа массивов данных о торговых операциях и блокчейн-данных, выявление и мониторинг мошеннических схем и сетей высокорисковых адресов.
- Помощь в стратегиях управления рисками и прогнозирование рисков: Использование ИИ для помощи в организации правил управления рисками, оптимизации стратегий, автоматического выявления уязвимостей в существующих правилах и разработки прогностических моделей для предотвращения потенциальных угроз.
- Обнаружение манипуляций на рынке и нестандартных торговых операций: Создание моделей мониторинга и перехвата в реальном времени с высокой пропускной способностью и низкой задержкой для выявления аномальных торговых практик, таких как фиктивные сделки, согласованные ордера, спуфинг, накачка и сброс, а также фронтраннинг.
- Реальное время противодействия мошенничеству и гибридная архитектура: Создание и оптимизация конвейеров управления рисками в реальном времени, сочетающих традиционное машинное обучение и распознавание намерений с помощью больших моделей, для точного перехвата мошенничества P2P и аномальных торговых групп, снижая финансовые потери.
- Автоматизированная проверка материалов для управления рисками: Разработка мультимодальных конвейеров проверки для автоматического анализа и перекрестной проверки материалов.
Примечание: Мы набираем специалистов по двум направлениям — инженер по алгоритмам управления рисками с ИИ и инженер по алгоритмам инфраструктуры больших моделей ИИ. Детали можно обсудить в Telegram.
Требования к кандидату
- Степень бакалавра или выше в области компьютерных наук, статистики, математики или смежных дисциплин (предпочтительно магистратура), с опытом работы в алгоритмах управления рисками от 5 лет.
- Высокая чувствительность к данным и способность самостоятельно определять проблемы и реализовывать решения.
- Владение Python и SQL, опыт работы с обработкой больших данных (Hive/Spark).
- Прочная база в машинном обучении, знание feature engineering и сквозной оптимизации моделей.
- Опыт работы с графовыми алгоритмами для анализа мошеннических сетей и идентификации групп.
- Знание моделей последовательностей для обнаружения аномалий в поведении.
- Опыт работы с системами реального времени (Flink/Kafka) и понимание проектирования конвейеров онлайн-инференса.
- Знание хотя бы одного из следующих бизнес-логик и сценариев противодействия:
- Противодействие мошенничеству (например, злоупотребление бонусами, фальшивые аккаунты, массовые атаки)
- Мониторинг торговли (например, фиктивные сделки, спуфинг, накачка и сброс)
- Противодействие мошенничеству P2P / соответствие AML
Предпочтительные квалификации
- Опыт анализа блокчейн-адресов и отслеживания средств (например, Chainalysis, TRM).
- Практический опыт управления рисками на основе LLM (например, распознавание намерений, мультимодальная проверка, RAG-based Q&A, оркестрация workflow).
- Опыт проектирования движков правил управления рисками или платформ стратегий.
- Понимание механизмов стакана заявок и микроструктуры рынка.
- Опыт работы в управлении рисками в ведущих биржах или крупных финтех-платформах.
- Публикации на топовых конференциях, таких как KDD, AAAI или WWW.
Условия
Обсуждаются индивидуально
