Компания Frank RG расширяет свой штат и объявляет о новой вакансии. Приглашаем вас войти в состав нашей команды!

Данный проект является стартапом и никаким образом не пересекается с исследованиями в области банковского обслуживания. Это новое направление для нашей компании. Ищется человек на full-time с гибким графиком посещения офиса. Мы ищем молодых, амбициозных и инициативных людей. Предпочтение делается выпускникам и аспирантам математических специальностей ведущих российских вузов, желающих развиваться в области анализа данных.

Вакансия математик-аналитик, исследователь

Обязанности:
- поиск закономерностей в данных;
- проверка статистических гипотез;
- создание математических моделей для анализа данных финансовых рынков и их прогнозирования.

Требования:
- высшее образование;
- знание теории вероятностей, статистики, численных методов, методов оптимизации;
- знание способов статистической обработки данных, построения регрессионного и корреляционного анализа;
- опыт работы с временными рядами, случайными процессами;
- опыт использования нейронных сетей для построения мат моделей;
- опыт создания математических моделей систем со множеством переменных.

Дополнительные требования:
- знание основ программирования (C/С++/С#, VBA и пр.);
- умение работать со статистическими пакетами;
- английский достаточный для чтения статей по тематике;
- желание реализовать свой потенциал.

Предлагаем:
- заработная плата от 20 000 до 30 000 руб. в месяц + бонусы до 100% от оклада по результатам работы;
- работа в молодом коллективе единомышленников;
- участие в амбициозном проекте связанном с торговлей на финансовых рынках с помощью механических торговых систем;
- работа в офисе м. Динамо.

Контакт: info@3bl.ru

Анкета

Фамилия, Имя, Отчество:
Дата рождения:
Адрес электронной почты:
Контактный телефон:
ВУЗ

(который Вы закончили):

Факультет:
Специализация:

(если есть)

Если Вы аспирант, укажите тему научной работы:

Область Ваших научных интересов:

Опишите подробно, в каких проектах участвовали:
Есть ли у Вас понятие о фондовом рынке?
Откуда Вы узнали о нас?

Для проверки Вашей компетентности ответьте, пожалуйста, на несколько вопросов:

По какой причине выгоднее использовать эвристический поиск оптимума функции с использованием чисел Фибоначчи в отличие от дихотомического поиска?
Какие универсальные средства оптимизации и поиска решений вы знаете? Какие лучше применять в тех или иных ситуациях?
Опишите своими словами алгоритм (основные эвристики и шаги) последовательного симплексного метода в 2-х мерном пространстве.
В чем возможны проблемы?
Ответьте развернуто на вопрос «Почему Вас заинтересовала наша вакансия и что Вы ждете от участия в проекте?»