Описание вакансии:
В качестве инженера данных, специализирующегося на аналитике блокчейна, вы будете играть ключевую роль в преобразовании сырых данных блокчейна в полезную информацию. Ваши обязанности будут охватывать несколько областей:
- Управление разнородными данными из множества источников: управление сбором, очисткой и стандартизацией сырых данных блокчейна (EVM, Solana и др.), данных о настроениях в социальных сетях и данных API бирж.
- Разработка признаков: сотрудничество с аналитиками для преобразования сложной бизнес-логики (например, концентрация токенов, аномалии поведения китов, асимметрия ликвидности) в вычислимые факторы признаков.
- Разработка системы количественной оценки: создание многофакторных моделей оценки, включая стандартизацию (Z-оценка, Min-Max), реализацию логики распределения весов и агрегацию оценок.
- Поддержка тестирования на исторических данных: создание эффективных сред для тестирования данных для проверки эффективности индикаторов в различных исторических рыночных условиях и динамической корректировки параметров оценки.
- Конвейер оповещений в реальном времени: поддержка ETL-конвейеров с низкой задержкой, обеспечивающих обработку на уровне миллисекунд от триггера до вывода итоговой оценки для ключевых метрик.
Требования к кандидату:
Идеальный кандидат обладает уникальным сочетанием технических навыков и финансовой проницательности:
- Ключевые навыки разработки: экспертный уровень владения Python и SQL с опытом работы с высоконагруженными потоками данных; знакомство с Redis, MongoDB или высокопроизводительными базами данных временных рядов.
- Финансовое моделирование: твердое понимание математической статистики, включая распределение весов, устранение шумов индикаторов и методы взвешенной агрегации.
- Экспертиза в Web3-протоколах: способность самостоятельно анализировать логи смарт-контрактов; глубокое понимание моделей ликвидности DEX (Uniswap/Raydium); умение отличать фиктивные сделки от реальных транзакций.
- Инженерное мышление: строгий подход к созданию автоматизированных скриптов мониторинга для обнаружения аномалий данных и самовосстанавливающихся систем для обеспечения 100% надежности оценки.
- Владение инструментами ИИ: практический опыт использования LLM для классификации данных, анализа настроений и оптимизации кода.
Преимущества:
Эта должность предлагает бонусы за результаты исследований на основе производительности, распределяемые в соответствии с индивидуальным вкладом. Дополнительные преимущества включают:
- Конкурентоспособный пакет вознаграждения с опционами на акции.
- Современный технологический стек и исследовательская среда.
- Возможности публикации результатов в отраслевых изданиях.
- Бюджет на дополнительное образование для профессионального развития.
- Гибкие условия удаленной работы.
