фонд быстро-вперед запасается value впрок для выплаты бонусов квантам
Читать полностью…
Если бы worldquant отправил своих альфа-говночистов пристально смотреть на открытые проблемы математики, контрпример к гипотезе якобиана нашёлся бы на 5 лет раньше, без AI, но по такой же цене — $20/месяц
Читать полностью…
Больше всего на свете я люблю наращивать shareholder value питаться кейтерингом и какать в офисе
💻 Excel Engineer
🏛️ balyasny · 🇬🇧 London
#quant #trading
AIP.tech — что мертво, умереть не может. Видимо, этим парни и руководствовались, когда запускались по новой. В прошлый раз взрослый дядя в костюме шейха позвал их в китайскую волгу обещав показать свою большущую альфу. Будьте внимательны и не пускайте своих СЕО играть без присмотра иначе рискуете стать их exit-liquidity на очередном проливе.
присылайте сиви в лс @degentradingggg_jobs
—
всем привет!
мы допустили ошибку, выложив прошлую вакансию под NDA. исправляемся - ниже вакансия с деталями о компании.
#коленинеотстрелим
remote/worldwide
$4000 - $12000
Machine Learning Engineer
AIP.tech is a quantitative trading company focused on developing cutting-edge High-Frequency Trading infrastructure and strategies.
We are the owners and developers of our proprietary ultra-low-latency trading platform, built specifically for high-performance algorithmic trading. Our competitive edge comes from speed, execution efficiency, and continuous technological innovation. We combine quantitative research, machine learning, and low-latency engineering to identify and capitalize on market opportunities across global financial markets.
_________
We only consider candidates with proven experience in High-Frequency Trading (HFT)
_________
Responsibilities
• Design, develop, and improve machine learning models for high-frequency trading strategies
• Conduct quantitative research
• Analyze market microstructure and identify predictive signals
• Build research pipelines for feature generation, model training, and validation
• Develop and evaluate alpha signals using statistical and machine learning techniques
Requirements
• 3+ years of experience in High-Frequency Trading (HFT), market making, or quantitative trading
• Strong experience applying machine learning techniques to financial markets
• Solid understanding of market microstructure, order books, and trading systems
• Advanced Python skills and experience with machine learning frameworks
• Strong knowledge of statistics, probability theory, and data analysis
Первая НДА шарага пошла, хотя, учитывая локу на Кипре - выбор невелик. Нужны опытные, поэтому всякие HSE FCS | YSDA | ML Engineer идут мимо. А так dafault_hft_job_posting, надеемся вам не отстрелят колени через пару лет.
присылайте сиви в лс @degentradingggg_jobs
—
Machine Learning Engineer (HFT)
Company: NDA (Cyprus)
Compensation: $5,000–$12,000/month
remote / worldwide
We are looking for a Machine Learning Engineer to join our trading team and contribute to the development of cutting-edge machine learning solutions for high-frequency trading strategies.
⚠️ Important: We only consider candidates with proven experience in High-Frequency Trading (HFT).
Responsibilities
• Design, develop, and improve machine learning models for high-frequency trading strategies
• Conduct quantitative research
• Analyze market microstructure and identify predictive signals
• Build research pipelines for feature generation, model training, and validation
• Develop and evaluate alpha signals using statistical and machine learning techniques
Requirements
• 3+ years of commercial experience in High-Frequency Trading (HFT), market making, or quantitative trading
• Strong experience applying machine learning techniques to financial markets
• Solid understanding of market microstructure, order books, and trading systems
• Advanced Python skills and experience with machine learning frameworks
• Strong knowledge of statistics, probability theory, and data analysis
У нас в компании всё конкретно, всё забивается руками, как на заводе, switch на сорок кейсов по енаму типа сообщения, вместо полиморфизма, потому что vtable это лишний индирекшн, а сорок промахов форкпредиктора это не indirection, это характер
Абстракций, конечно, у нас нет: код читать будет компилятор, а не человек, а компилятор не жалуется, он просто тихо ебашит в зале, чтобы когда-нибудь каждого из нас найти и отпиздить
И знаете что? Нас всех всё равно не уволят. Потому что тогда придётся переписывать эту хуйню с нуля, а никто кроме меня не знает зачем в hot path стоит инлайн-ассемблерная вставка с инструкцией под номером 1337, которой по официальному мануалу Intel не существует, в спеке её нет, в коде комментарий "не трогать", но именно она даёт нам три наноса, которыми мы ебём джамп с 2015 года. Я и сам уже не помню как она работает. Но пока она работает – работаю и я.
Пойду-ка заварю себе кофе, всё равно этот монстр будет компилироваться ещё полчаса.
welcome to wildcard ✨
После нескольких лет в HFT и в AI у меня накопился нетворк: рекрутеры, фаундеры, исследователи, люди которые узнают об открытиях раньше, чем те появляются где-либо публично. И я давно заметила, что самые интересные роли закрываются часто до публикаций - через знакомых, через реф, через "слушай, у нас скоро открывается позиция, ты кого-нибудь знаешь?". А на сайте такое либо вообще не появляется, либо к тому моменту уже 800 откликов.
Этот канал - способ поделиться своим нетворком и знанием о рынке.
Здесь будут:
✦ AI и HFT команды
✦ research и engineering роли
✦ YC и frontier-стартапы
✦ вакансии через прямые интро и рефералы
✦ wildcard opportunities: редкие роли, которые еще нигде не опубликованы или открываются на необычных условиях
Иногда это будут просто сильные вакансии. Иногда поиски, о которых компания еще нигде не написала. А иногда что-то уровня "фаундер ищет 3х человек и написал об этом в 2 часа ночи"
Первая карточка лучше всего объяснит, о чем этот канал:
🎴 OpenAI referral
Есть возможность отправить профиль через реферал напрямую в OpenAI, в Research команду, одну из сильнейших в индустрии прямо сейчас.
Профиль идет напрямую к их Head of Operations, который знает приоритеты команды и может передать резюме дальше без борьбы с ATS.
🔥 choose your next wildcard move and dm the channel
I met Gerko on a call once and thought he was comfortick.
Don’t believe in LinkedIn shitpost too much
Ви знаите, есть такая модель, ТабПФН называется. Божечка мой, какая это модель! Слушайте сюда, я расскажу за неё як умею.
Значит так. Усе нормальные люди делают шо? Берут свои данные, запускают этот ваш XGBoost, крутят гиперпараметры до самого утра, пьют кофе литрами, а результат — ну такой, шо просто плакать хочется. А ТабПФН, она работает иначе. Ви будете смеяться, но эта модель училась ОДИН РАЗ. Один раз, ви слышите? Учил её герр Хуттер з своими хлопцами во Фрайбурге, и научил так, шо она теперь делает байесовский вывод одним проходом через трансформер, без всяких этих ваших градиентных спусков.
Что это значит, спросите ви? А я вам объясню за чашкой чаю. Эти таки умные люди взяли и придумали себе априор p(θ) — такой набор предположений за то, як выглядят приличные таблицы з данными. Потом насэмплировали из этого априора сто тридцать миллионов синтетических датасетов — сто тридцать миллионов, ви только подумайте, столько народу даже в Одессе нету! — и на каждом учили трансформер предсказывать постериорное предиктивное распределение
И что ви себе думаете? Этот интеграл, который усе нормальные байесианцы считают через MCMC по три недели з валокордином у изголовья, эта модель считает за один прогон. Внутре у неё внимание чередуется — то по строкам, то по столбцам, як еврей и грек на Молдаванке: вежливо и по очереди. Поэтому ей усё равно, в каком порядке ваши строки и столбцы.
А практически шо? Ви ей пишете fit(X, y) — она не учится, она запоминает контекст, як старая тётя запоминает чужие сплетни. Зовёте predict — секунды, и ответ у вас в кармане. Последняя версия, ТабПФН-2.5, тянет пятьдесят тыщ строк и две тыщи столбцов; а з режимом «Scaling Mode», шо выкатили в ноябре, тянет до десяти миллионов. Авторы говорят — сто процентов раз бьёт XGBoost на маленьких задачах. Тут я должен сказать честно, як родной маме: эти цифры замеряли они сами на своих бенчмарках, и я бы пощупал их пальцами прежде чем верить. Но на TabArena, шо независимый, она хотя бы держится наравне з AutoGluon, который тюнили четыре часа подряд.
И тут, дорогие мои, я обязан сказать за минусы, потому шо иначе нечестно. Если у вас временной ряд з автокорреляцией — як ваш дельта-хеджированный P&L, шо ви над ним сидите — то ТабПФН не для вас, и не обижайтесь. Её априор предполагает, шо строки независимые, а у вас они шо твоя одесская семья, усе со всеми переплелись и ещё через тётю Соню. Если ваши данные далеко от синтетического априора — гарантии калибровки идут гулять на Дерибасовскую и не возвращаются. Параметры ви оттуда не достанете, это не модель, это амортизированный вывод, ви покупаете предсказания, а не коэффициенты. И лицензия на веса некоммерческая, а за коммерцию — будьте добры писать в Прайор Лабс, и желательно з уважением.
Вот такая, дорогие мои, эта ТабПФН. Большая умница, светлая голова, но знать своё место — это, ви сами понимаете, отдельное искусство.
Therapist: SaaSnovo Isn't Real, It Can't Hurt You.
SaaSnovo: https://www.pinely.eu/
Админ этого канала поздравляет вас с Днём независимости Кипра
Читать полностью…
не хфт единым
последние представители белой эмиграции в париж ( по их собственному мнению )
ищут растинджойера
хейт всех кто темнее манго смузи из вкусвилла обязателен
бенефиты:
• персональная кабинка-сауна прямо в офисе
• томная парижанка в содержание
присылайте сиви в лс @degentradingggg_jobs
—
We're looking for a Product Engineer (Backend – Rust) to own and evolve the core systems that power AI safety at scale – building APIs that handle hundreds of millions of requests, real-time policy enforcement, and high-throughput data pipelines.
You will:
Design and build backend services in Rust that handle real-time policy checks at scale – low latency, high reliability.
Own features end-to-end: from API design to database schema to deployment. You ship, you monitor, you iterate.
Work across the stack when needed – we care more about solving problems than role boundaries.
Improve system performance and reliability – connection pooling, caching strategies, query optimization, observability.
Collaborate directly with product, research, and ML teams to turn requirements into production systems.
You’ll fit right in if you:
You've built and shipped backend systems in Rust – not just tutorials, real production services.
You're comfortable with async Rust (Tokio), web frameworks (Axum, Actix), and database access patterns.
You have strong fundamentals in system design – you can reason about trade-offs, failure modes, and scaling.
You've worked with PostgreSQL and know how to write efficient queries, design schemas, and debug performance issues.
You communicate clearly and work well with others. Fluent English.
A big plus:
Experience with ClickHouse, Redis, or Kafka/event streaming
Kubernetes and infrastructure-as-code (Terraform, Helm)
Background in high-throughput systems monitoring systems, fintech
Apply here:
https://jobs.ashbyhq.com/whitecircle/b8970b12-aabb-44eb-b65b-480739c374d0?action=apply
админам выплатили бонус в подписках на гпт имадж
Читать полностью…
В Австралии планируют отреставрировать «Мерседес» Германа Геринга, эксперты оценивают стоимость в 1.5-2 млн евро. Основным заказчиком выступил некий трейдер из Дубая с инициалами – SS.
Читать полностью…
завтра идем на батуты, всем быть, будут озвучены бонусы за квартал. можно будет получить надбавку прыгнув выше своего лида (каждые 10 см = 100 юсд).
батутный бонус будет выплачен равномерно в течение 4 лет, для оптимизации кэшфлоу компании
virgin ITMO ICPC-champ quant dev in Armenia loses sleep rewriting C++ for a microscopic 0.01% strat improvement
vs
chad NES MAF hands-free-blowjob Excel-no-mouse engineer at Balyasny randomly hits VLOOKUP and closes a $2B deal over a Wagyu lunch with the boys
Привет, я подсяду? Спасибо.
Почему я писал всем твоим друзьям?
Ну, не всем. Только тем, кого смог найти.
Ну, технически всем, но я же не виноват, что у тебя все друзья — кванты.
Откуда я их нашёл?
Ну, LinkedIn, Telegram, GitHub, Codeforces, Kaggle, старые чаты, новые чаты, комменты под постами, репосты, лайки, никнеймы, общие коннекты. Обычный ресёрч.
Что, сталкинг? Нет, это sourcing.
Почему я написал человеку, с которым ты один раз играл в мафию в 2019-м?
Ну, у него в био было «math enjoyer».
Почему я написал твоей бывшей?
У неё были общие контакты с человеком, который когда-то работал в арабском фьючерсном заводе.
Почему я написал твоему другу, который вообще фронтендер?
Ну, он же мог знать какого-то кванта.
А он знал?
Да. Тебя.
В смысле назойливый?
Я просто очень верю в нетворк.
Нетворк — это когда ты пишешь одному человеку, потом его друзьям, потом друзьям его друзей, потом человеку, который лайкнул его шутку про std, потом его девушке, потом админу чата, потом спрашиваешь: «а можешь подсказать, куда ещё написать?»
Не надо писать твоим знакомым?
Окей, понял.
А можешь тогда сам составить список знакомых, которым мне не писать? Возможно, CEO фондов?
Чтобы я случайно им не написал.
Их телеги тоже, пожалуйста.
Чисто чтобы исключить из воронки.
Что значит «ты всех заебал»?
Всех — это кого конкретно?
Можешь дать контакты этих людей, я уточню у них фидбек.
В смысле не надо?
Понял. А если коротко?
...
Почему я снова пишу?
Ну, я просто хотел follow up.
Прошлый раз ты сказал «нет», но это было уже давно.
Вчера.
За вчера могло многое поменяться.
Например, ты мог передумать.
Или твои друзья могли передумать.
Или друзья твоих друзей.
Что, пойти нахуй?
Хорошо, понял, уважаю.
...
Привет, я подсяду? Спасибо.
Занести комитету IMO 2026 за бан сложной комбы в пользу ИИ-френдли задачек + затарить коллы на Nvidia, Anthropic и OpenAI, реализовать профит об AGI-сектантов после новостей о триумфе нейросетей, на хаях переложиться в путы, слить переписку
Читать полностью…
Помнишь меня? Вместе учились 4 года назад ? В Яндексе стажку помнишь ? Помнишь я ушел через 2 недели из фф? Хочешь работу ?
Читать полностью…
Моё утро начинается в 4 утра по Бразилии, я пишу очередной шаблон для пидарасов на любимом языке погромирования. Полчаса компиляции, во время которых я обычно досыпаю или делаю кофе.
Каждый день я решаю, как абстрактно раскидать свою россыпь говноклассов по монолиту, чтобы точно никто не понял как это собирается в один огромный говнокласс и как подружить его с другими говноклассами.
Потом советуюсь с клодом внутри моего ультра-модного смузи-харнесса с новым скаффолдом который вчера залил в опенсорс Карпаты. Клод говорит что я молодец, клод говорит, мол, архитектура ебейшая, подход нетривиальный, с изюминкой, клод говорит всё это, ведь если клод скажет правду, я перестану платить за подписку, а антропик, в отличие от нашей шараги, косты считает.
После этого я люблю созерцать. Я смотрю на то как в моём проекте глобальный синглтон GodObject::instance() хранит указатели на всё, смотрю на синхронизацию в виде одного спинлока на весь объект, потому что мьютекс это для тех кто верит в планировщик, а я верю в Аллаха и в while(flag.test_and_set(std::memory_order_relaxed)); без _mm_pause(), чтоб ядро грелось как положено и турбобуст отваливался прямо в момент когда приходит интересная котировка. memory_order_relaxed беру всегда: про барьеры я когда-то читал, нихуя не понял, но работает же, лол
Спинлок у меня поднимается на чтение, на запись, на твою мамку, и на всякий случай вокруг логгирования, а критическая секция включает в себя cout, потому что дебажный вывод я так и не убрал, да и он под локом, а cout синхронизирован своим локом, и вы не поверите, товарищ майор: теперь у нас уже два лока в одном спине; моргающий дедлок раз в неделю списываем на джиттер от соседнего контейнера и криворукость разрабов. Хуле, тесты нам писать времени не хватает. Токио придумали в 2016м, а пиздить умников за эту фразу придумали всего на день позже. Задумайся.
Состояние гоняется поллингом. Хули мне, busy-loop в отдельном потоке, раз в наносекунду задаётся вечным вопросом "ну как там с ордерами???", жрёт ядро целиком, ЗАТО ЕБАТЬ лейтенси на бумаге у нас околонулевая.
И за каждое дорогущее ядро на нагретом сервере у нас драка стратегий насмерть. Десять стратегий, восемь физических ядер под поллинг; никто не уступает, каждая прибивается к ядру через пины, два конфига перекрывают афинити-маски, и вот уже две стратегии спинят на одном ядре, выбивают друг друга планировщиком, гипертредящий-сосед ворует кэш, обе тормозят, обе пишут в логи типа "прости если не снял свой кукордер с кукоина"
Косты на ядра, на питание, на охлаждение нагретого сервера мы не считаем, это для слабых, мы же не бухгалтеры, мы кванты ебать, мы задержки режем. То что миллион стратегий поллят воздух круглосуточно ради одного активного часа в день, так это не оверхед, это они просто как пионеры, всегда готовы. К чему? Ко всему. Так мне сказали умные инфровики, а я и не лез дальше.
Недавно кто-то добавил std::map<std::string, OgromnayaZalupa> прямо в hot path обработки тика. Не unordered_map, не flat-структуру, не interned keys: красно-чёрное дерево с аллокациями на каждый инсерт, строковый ключ, конструируемый из std::to_string на каждом сообщении. Конечно же никто не мерил процент попадания, точнее, автор померял, увидел там 0.1% и подумал что не разобрался. А там просто в ключ засунут таймстемп.
Эвикшена нет, TTL нет, очистки нет, пишется только в мапу, монотонно, до сжирания всего до чего можно дотянуться. К обеду это дерево сжирает L3 целиком, к вечеру уползает в терабайт озу, своп радостно это хавает, ведь у него нет выбора, и каждый инсерт это прыжок по указателям в холодную память непонятно где.
Мы нашли спустя неделю, спросили. Он сказал "я вас просто проверял". Его не уволили, ведь он написал систему обоссывания ебала на индийском рынке в 2010 году.
За виртуальные функции мы пиздим людей по пальцам и говорим что их год назад заменил клод: виртуальные функции – это для слабых, для тех кому нужны абстракции, чтобы понять собственный код.
Короче, Мльщик, я с тобой интервью провел и в благородство играть не буду: сделаешь мне пару альфочек - и мы в расчете. Заодно посмотрим, как быстро у тебя башка после ICLR прояснится. А по твоей теме постараюсь разузнать. Хрен его знает, на кой ляд тебе этот профитшер сдался, но я в чужие дела не лезу, хочешь отдавать мне процент - значит есть за что...
Читать полностью…
Собрал Алекс Герко команду XTX и спрашивает:
— Кванты! Ведь мы великая фирма?
Все:
— Да!
— Тогда почему у нас до сих пор нет своего HFT-стека на FPGA, который рвёт всех на NASDAQ?
— Ну… Давайте строить.
Засели кванты писать движок. Взяли самый здоровенный сервер, выдолбили из него всё лишнее питоном, по старым рецептам Jane Street закодили на OCaml тиковый фид, забили в него тысячу альфа-сигналов, вывели жирный коаксиал прямо в colocation Mahwah.
Опять собирает Герко команду:
— Ну, по какому инструменту первый удар наносим?
Самый мудрый ресёрчер говорит:
— Давайте по армянскому драму!
— А почему по драму?
— А я других тикеров не знаю.
И вот торжественно заливают в прод стратегию «AMD/GBP», жмут deploy, открывают позицию на размере… Всё ловит лимиты к чертям, маркет-дата отваливается, PnL минус десять ярдов, риск-менеджер без сознания, комплаенс без работы, все валяются.
Герко без ноутбука, без бонуса, оглядывается:
— Ого! Представляю, что в Ереване творится!
We followed the money. Last week, a handful of bankers and RU HFT met, decided to hold Dubai’s war policy hostage, then launched a hyperliquid node. Name names?
Читать полностью…
специальная военная операция (Израиля) проходит слишком безуспешно, поэтому ЦАХАЛ решил использовать все доступные каналы рекрутинга
Читать полностью…
