Back-end разработчик (Machine Learning & Analytics)

Вакансия: Full-stack разработчик (Machine Learning & Analytics)

О проекте:

Мы разрабатываем автоматизированную систему квантового трейдинга, которая использует сигналы, генерируемые на платформе TradingView, для автоматического исполнения ордеров на криптовалютных (или других финансовых) биржах. 

Наша цель - создать надежную, безопасную и масштабируемую систему, которая автоматизирует торговые стратегии, минимизирует человеческий фактор и повышает эффективность торговли. Мы переходим от монолитной архитектуры к микросервисной, и нам нужен опытный разработчик, который поможет нам в этом процессе, особенно в части машинного обучения и аналитики.

Основные обязанности:

• Разработка и поддержка микросервисной архитектуры: 
  • Участие в проектировании и разработке микросервисов для системы.
  • Обеспечение масштабируемости и надежности микросервисов.
  • Внедрение и поддержка механизмов взаимодействия между микросервисами (API, очереди сообщений).
• Интеграция машинного обучения (ML): 
  • Разработка и интеграция ML-моделей для анализа рыночных данных и генерации торговых сигналов.
  • Глубокая интеграция ML-моделей с базами данных (например, PostgreSQL) и API бирж.
  • Использование библиотек типа psycopg2 или SQLAlchemy для работы с базами данных.
  • Разработка и поддержка ML-сервисов, работающих с реальными запросами к БД или API.
  • Расширение логики функций для работы с библиотеками типа psycopg2 или SQLAlchemy.
• Аналитика и обработка данных: 
  • Анализ больших объемов финансовых данных для выявления закономерностей и трендов.
  • Разработка инструментов для визуализации и анализа данных.
  • Реализация алгоритмов статистического анализа и прогнозирования.
• Интеграция с Redis (кэширование): 
  • Реализация кэширования сигналов для предотвращения дублирования и оптимизации производительности.
  • Настройка TTL (Time To Live) для кэшированных данных.
  • Мониторинг производительности кэширования (hit rate, eviction rate).
• Реализация логики управления рисками: 
  • Ограничение максимального размера позиции (в процентах от доступного капитала).
  • Автоматический расчет и выставление ордеров стоп-лосс и тейк-профит (несколько вариантов расчета, например, по проценту от цены входа и по ATR).
  • Логирование причин отклонения сделок (превышение лимитов риска, недостаточно средств).
• Реализация базового бэктестинга (на основе исторических данных): 
  • Получение исторических данных (из API биржи или локального хранилища).
  • Моделирование исполнения стратегии на исторических данных.
  • Расчет основных метрик (общая прибыль/убыток, количество сделок, win rate, drawdown).
• Настройка мониторинга (Prometheus/Grafana): 
  • Сбор базовых метрик (количество запросов вебхука, ошибки, задержки обработки, ошибки API биржи).
  • Настройка Grafana для визуализации метрик и создания базовых дашбордов.
  • Настройка базовых алертов (Alertmanager).
  • Настройка Prometheus для метрик.
• Написание тестов: 
  • Unit-тесты для основных компонентов (управление рисками, обработка данных, ML-модели).
  • Функциональные тесты для вебхук-сервера и микросервисов.
  • Нагрузочное тестирование (Locust).

Технические требования:

• Опыт работы с Python (Flask/FastAPI).
• Глубокое знание принципов REST API и вебхуков.
• Опыт работы с базами данных (Redis, PostgreSQL).
• Опыт работы с микросервисной архитектурой.
• Опыт работы с МЛ библиотеками(Pandas, Scikit-learn, ect.)
• Глубокие знания математики и статистики.
• Опыт работы с системами мониторинга (Prometheus/Grafana).
• Знание и опыт работы с очередями сообщений (RabbitMQ/Kafka).
• Опыт работы с Docker и Docker Compose.
• Знание принципов CI/CD.

Дополнительные пожелания:

• Опыт работы с облачными платформами (AWS, Google Cloud, Azure).
• Опыт написания unit-тестов и функциональных тестов.
• Опыт работы с Kubernetes.
• Опыт работы в качестве Full-stack+

Личные качества:

• Аналитический склад ума.
• Ответственность и внимательность к деталям.
• Желание развиваться и изучать новые технологии.