Machine Learning Engineer – Time Series & Price Prediction

Poszukujemy Machine Learning Engineera, który będzie rozwijać modele predykcyjne dla szeregów czasowych, ze szczególnym uwzględnieniem prognozowania cen surowców i kryptowalut. Kluczowym wyzwaniem jest praca na danych rynkowych charakteryzujących się wysoką zmiennością, niepewnością oraz niskim stosunkiem sygnału do szumu (low signal-to-noise ratio).

• Praktyczne doświadczenie w machine learning i budowie modeli predykcyjnych.
• Doświadczenie w analizie i modelowaniu szeregów czasowych (time series).
• Rozumienie problematyki niskiego stosunku sygnału do szumu (low signal-to-noise ratio) i wykrywania słabych zależności w danych.
• Znajomość metod walidacji modeli dla danych czasowych, w tym podejścia walk-forward i time-series cross-validation.
• Umiejętność oceny jakości predykcji z uwzględnieniem overfittingu, data leakage i zmienności danych.
• Umiejętność doboru metryk i metod ewaluacji adekwatnych do celu predykcyjnego.
• Bardzo dobra znajomość Python oraz bibliotek wykorzystywanych w ML i analizie danych.
• Umiejętność prowadzenia eksperymentów, interpretacji wyników i krytycznej oceny skuteczności modeli.

Nice to have:

• Doświadczenie w prognozowaniu cen kryptowalut, surowców lub innych instrumentów finansowych.
• Znajomość specyfiki danych finansowych i rynkowych, w tym niestacjonarności oraz zmieniających się reżimów rynkowych.
• Doświadczenie w budowie i ewaluacji modeli szeregów czasowych w środowisku produkcyjnym.
• Znajomość metod statystycznych i ekonometrycznych wykorzystywanych w prognozowaniu.
• Doświadczenie w MLOps oraz monitorowaniu jakości modeli po wdrożeniu.

• Projektowanie, rozwój i walidacja modeli machine learning do prognozowania cen i analizy szeregów czasowych.
• Analiza danych rynkowych, identyfikowanie zależności oraz ocena ich rzeczywistej wartości predykcyjnej.
• Praca z danymi charakteryzującymi się wysoką zmiennością i niskim stosunkiem sygnału do szumu.
• Dobór metod modelowania odpowiednich do charakterystyki danych i definiowanego problemu predykcyjnego.
• Projektowanie eksperymentów oraz rzetelna ocena jakości i stabilności modeli.
• Ograniczanie ryzyka overfittingu, data leakage i błędnej walidacji modeli na danych czasowych.
• Analiza skuteczności modeli w różnych okresach i warunkach rynkowych.
• Współpraca przy wdrażaniu modeli oraz monitorowaniu ich jakości w środowisku produkcyjnym.

Informujemy, że administratorem danych jest PeopleTrust Sp. z o.o. z siedzibą w Warszawie 00-582, al. Szucha 8 (dalej jako "administrator"). Masz prawo do żądania dostępu do swoich danych osobowych, ich sprostowania, usunięcia lub ograniczenia przetwarzania, prawo do wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania, a także prawo do przenoszenia danych oraz wniesienia skargi do organu nadzorczego. Dane osobowe przetwarzane będą w celu realizacji procesu rekrutacji. Podanie danych w zakresie wynikającym z ustawy z dnia 26 czerwca 1974 r. Kodeks pracy jest obowiązkowe. W pozostałym zakresie podanie danych jest dobrowolne. Odmowa podania danych obowiązkowych może skutkować brakiem możliwości przeprowadzenia procesu rekrutacji. Administrator przetwarza dane obowiązkowe na podstawie ciążącego na nim obowiązku prawnego, zaś w zakresie danych dodatkowych podstawą przetwarzania jest zgoda. Dane osobowe będą przetwarzane do czasu zakończenia postępowania rekrutacyjnego i przez okres możliwości dochodzenia ewentualnych roszczeń, a w przypadku wyrażenia zgody na udział w przyszłych postępowaniach rekrutacyjnych - do czasu wycofania tej zgody. Zgoda na przetwarzanie danych osobowych może zostać wycofana w dowolnym momencie. Odbiorcą danych jest serwis Rocket Jobs oraz inne podmioty, którym powierzyliśmy przetwarzanie danych w związku z rekrutacją.