- Значки
- Захабренный
- Приглашен
- по приглашению от НЛО
- О себе
- Специализируюсь на количественных финансах (Quantitative Finance), робастной портфельной оптимизации и риск-аналитике. Технический стек и верификация: • Python: векторные вычисления (NumPy, Pandas), выпуклое программирование (CVXPY), визуализация (Matplotlib), написание легковесных движков для бэктестинга торговых/инвестиционных стратегий. • Использование AI-Assisted Development: эффективно применяю LLM как инструмент для ускорения рутинного кодинга и построения инфраструктуры, полностью фокусируясь на математической логике, архитектуре моделей и ручной отладке критических узлов. • SQL: продвинутый уровень. • Дополнительный стек: базовые навыки C(C#, C++), R (точечное применение для оптимизации алгоритмов по времени выполнения). Ключевой практический кейс: Самостоятельно спроектировал и реализовал на Python (с нуля) двухмасштабную робастную модель оптимизации портфеля акций на базе CVaR с учетом транзакционных издержек, fallback-ограничений и собственного дискретного движка бэктестинга на исторических данных MOEX (проект является частью моей текущей дипломной работы). Формат работы и доступность: В данный момент нахожусь в Саратове(изредка заезжая в Москву), завершаю очное обучение. Рассматриваю: 1. Удаленные стажировки или парт-тайм удаленную работу (20–30 часов в неделю) с текущего момента. 2. Full-time вакансии в алго-десках или отделах управления благосостоянием в Москве с отложенным стартом и релокацией в июле 2026 года (сразу после защиты диплома).
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность
Специализация
Аналитик по данным, ML разработчик
Стажёр
Математика
Финансовая аналитика
Python
ООП
PostgreSQL
Английский язык