Senior Machine Learning Engineer (LLM)

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WorldQuant développe et déploie des stratégies financières systématiques dans un large éventail de classes d'actifs et de marchés mondiaux. En tirant parti de notre plateforme de recherche propriétaire, nous visons à générer des signaux prédictifs de haute qualité (alphas) et à capitaliser sur les inefficacités du marché. Nos équipes collaboratives stimulent la production d'alphas et de stratégies financières, formant la colonne vertébrale de notre plateforme d'investissement globalement équilibrée.

WorldQuant prospère grâce à une culture unique qui combine une sensibilité académique avec la responsabilité des résultats. Nous encourageons une réflexion ouverte, équilibrant l'intellectualisme avec la praticité, et croyons que d'excellentes idées peuvent venir de n'importe qui, n'importe où. Nos employés sont motivés à défier la pensée conventionnelle et à maintenir un état d'esprit d'amélioration continue.

Notre objectif est de recruter les talents les plus brillants et les plus intelligents. Nous privilégions la prouesse intellectuelle et les capacités exceptionnelles. Sans feuille de route prédéfinie pour le succès, nous avons besoin d'innovateurs qui peuvent nous aider à construire l'avenir. Nos technologues recherchent, conçoivent, codent, testent et déploient des plateformes et outils à l'échelle de l'entreprise, travaillant en collaboration avec les chercheurs et les gestionnaires de portefeuille dans un environnement intellectuellement stimulant et détendu.

WorldQuant recherche un ingénieur en apprentissage automatique senior (LLM) exceptionnel se concentrant sur l'intelligence des données. Bien qu'une expérience préalable en finance ne soit pas requise, le candidat idéal doit avoir un vif intérêt pour l'apprentissage de la finance et des marchés mondiaux. Vous concevrez, coderez, testerez et mettrez en œuvre des systèmes et outils propriétaires d'apprentissage automatique pour faire avancer nos stratégies commerciales. Ce rôle implique de collaborer avec d'autres équipes pour recueillir, analyser et spécifier les exigences, développer et tester le code, et gérer les livrables du produit.

Expérience avec des modèles linguistiques de grande taille tels que le GPT-4 d'OpenAI et les modèles d'intégration, ainsi que d'autres technologies NLP.
Expérience dans le développement d'agents utilisant des technologies comme Langchain ou Huggingface.
Expérience pratique avec des plateformes AI/ML telles que Vertex AI.
La connaissance des bases de données vectorielles (par exemple, Pinecone, Milvus, Faiss) est un avantage significatif.
Solide expérience en apprentissage automatique et en science des données.
Familiarité avec Python et les bibliothèques de données courantes (Pandas, Numpy, etc.).
Connaissance des environnements cloud, de préférence GCP.
Envie d'apprendre de nouveaux domaines d'affaires et technologies.
Excellentes compétences en résolution de problèmes combinées à une communication claire et concise.

En soumettant votre candidature, vous reconnaissez et acceptez les termes de la politique de confidentialité de WorldQuant. Cette politique explique comment et pourquoi vos données seront collectées, leur utilisation et leur divulgation, leur rétention et leur sécurité, et vos droits légaux concernant ces données, y compris les droits d'accès, de correction et de suppression, sous réserve des variations juridictionnelles.

WorldQuant est un employeur offrant l'égalité des chances. Nous ne discriminons pas lors du recrutement en fonction de la race, de la couleur, des croyances, de la religion, du sexe, de l'orientation ou des préférences sexuelles, de l'âge, de l'état civil, de la citoyenneté, de l'origine nationale, du handicap, de l'état militaire, de la prédisposition génétique ou de toute autre caractéristique protégée par la loi applicable.