Twój zakres obowiązków

Projektowanie, rozwój i walidacja modeli machine learning do prognozowania cen i analizy szeregów czasowych.
Analiza danych rynkowych, identyfikowanie zależności oraz ocena ich rzeczywistej wartości predykcyjnej.
Praca z danymi charakteryzującymi się wysoką zmiennością i niskim stosunkiem sygnału do szumu.
Dobór metod modelowania odpowiednich do charakterystyki danych i definiowanego problemu predykcyjnego.
Projektowanie eksperymentów oraz rzetelna ocena jakości i stabilności modeli.
Ograniczanie ryzyka overfittingu, data leakage i błędnej walidacji modeli na danych czasowych.
Analiza skuteczności modeli w różnych okresach i warunkach rynkowych.
Współpraca przy wdrażaniu modeli oraz monitorowaniu ich jakości w środowisku produkcyjnym

Nasze wymagania

Praktyczne doświadczenie w machine learning i budowie modeli predykcyjnych.
Doświadczenie w analizie i modelowaniu szeregów czasowych (time series).
Rozumienie problematyki niskiego stosunku sygnału do szumu (low signal-to-noise ratio) i wyzwań związanych z wykrywaniem słabych zależności w danych.
Znajomość metod walidacji modeli dla danych czasowych, w tym podejścia walk-forward lub time-series cross-validation.
Umiejętność oceny jakości predykcji z uwzględnieniem overfittingu, data leakage i zmienności danych.
Umiejętność doboru metryk i metod ewaluacji adekwatnych do celu predykcyjnego.
Bardzo dobra znajomość Python oraz bibliotek wykorzystywanych w ML i analizie danych.
Umiejętność prowadzenia eksperymentów, interpretacji wyników i krytycznej oceny skuteczności modeli.