Кандидат должен соответствовать следующим требованиям:

Hard skills

  • высшее экономическое, финансовое, математическое, IT, физико-техническое образование или образование в смежных дисциплинах;
  • хорошие знания Python 3
  • опыт работы с Pandas, SQL, Spark/PySpark, Hive и др. инструментами для анализа малых и больших данных;
  • опыт использования ML библиотек и алгоритмов на Python (xgboost/lightgbm/catboost, sklearn, …), понимание особенностей и границ применимости;
  • на будущее (но не сразу!) пригодится хорошее понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи;
  • опыт работы с Git;
  • математика: знание статистики и теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа;
  • будет большим плюсом (но не обязательно) знание эконометрики;
  • если вы уже умеете строить финансовые модели и/или создавали продукты для анализа инвестиционных портфелей — это огромный плюс;
  • наличие сертификатов или любых свидетельств получения допобразования, а также сертификата ФСФР 1.0 тоже будет огромным плюсом;

Если вы не очень разбираетесь в финансах, но у вас сильные скиллы в data science — вы все равно можете откликнуться. Мы будем смотреть на желание учиться, скорость обучения и коммуникативные навыки пристальнее, чем на другие навыки.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Современный подход к разработке с использованием Next.js