✨Дора выступит на нашем летнем корпоративе✨

У нас есть классная традиция: на корпоративы приглашать артистов, чтобы они дали концерт специально для нашей команды. Так у нас уже выступали Big Baby Tape и GSPD с Dead Blonde. А этим летом у нас будет петь Дора!🎤

На корпоратив мы зовем и кандидатов, которые уже приняли оффер и выходят сразу после корпоратива. Так что сами немного завидуем новым сотрудникам, у которых онбординг начнется прямо с концерта!

Ждем начало июля✨

🎙Spectral::Technologies на Back to Back (ex-С++ Zero Cost Conf)

1 августа Александр Емеленко, Senior SWE, выступит на конференции Back to Back в московском треке C++ Zero Cost.

Саша расскажет, как собирать данные о работе сервиса без заметных потерь производительности. На примерах из HFT он разберет путь от std::cout до shared memory и rdtsc, работу с кэш-линиями, особенности Intel и ARM, а также эффективную трассировку с несколькими читателями.

Мы будем не только в Москве, но и в Белграде: еще один наш Senior SWE Роман Лебедев уже несколько лет входит в программный комитет C++ Zero Cost.

Приходите послушать доклад, задать вопросы и познакомиться. Увидимся на конференции в обеих локациях!

TLDR: AI Software Engineer (Python, C++) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. Senior: 240 – 360k USD на руки + profit sharing, Middle: 144 – 216k USD на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены

У нас есть инженеры, которые растят бизнес-результат, тратя несколько тысяч долларов на токены в день. Наша следующая точка: кратно умножить результат всей команды – даже если отдельно взятый инженер будет тратить на токены $10k+ в день.

Чтобы прийти в эту точку, мы развиваем AI-инфраструктуру: агентные пайплайны, в которых агенты декомпозируют задачи и верифицируют результаты друг друга, тулинг под нашу кодовую базу, MCP-серверы и eval'ы. Среда — user-space сетевой стек, sub-microsecond IPC и биржевые протоколы, так что любое непродуманное решение отражается на результате. Поэтому у нас агенты работают только под руководством опытных инженеров с сильной технической базой. Недостаточно попросить агента написать код. Нужно увидеть в нем тонкие баги, выдуманные API, AI-слоп и исправить сразу — а не когда все сломается в проде под нагрузкой.

Поэтому мы ищем AI SWE, которые могут это делать для решения HFT-задач — то есть:
• Работают с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor, etc.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом, а не в хобби-проектах
• Уверенно пишут на Python и знают C++ (от 17 стандарта) наравне с нашими инженерами
• Понимают LLM на инженерном уровне: контекст, токены, причины галлюцинаций — и отвечают за сгенерированный код наравне с написанным руками

Чем предстоит заниматься:

• Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек
• Строить агентную инфраструктуру команды. Это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров
• Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP

С нас — возможность строить систему, которая влияет на результат всей команды, неограниченный бюджет на токены, свобода в выборе подходов и готовность внедрять самые передовые решения. И, конечно, всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде вкусной еды в офисе и ежемесячных мероприятий до более интересных — перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира с известными артистами.

На Senior даем — 240 – 360k USD на руки + profit sharing, на Middle – 144 – 216k USD на руки + profit sharing.

Присылайте резюме @daria_spectral

🏎 Spectral::Technologies Low-latency Data Transfer Challenge – призовой фонд 12 000 USD

Нас часто спрашивают: какие задачи решают С++ инженеры в HFT?

Мы решили не просто ответить на этот вопрос, но и дать вам возможность решить одну из них. А еще – посоревноваться за призовой фонд и получить сокращенный трек найма на C++ SWE и AI SWE.

В рамках соревнования вам предстоит разработать систему, которая доставляет поток данных от одного источника нескольким получателям с минимальной задержкой. Это одна из задач, с которыми мы в реальности сталкивались – и одна из наиболее сложных. Добиться низкой задержки на передачу данных в среднем или на медиане можно достаточно стандартными приемами. А вот сделать так, чтобы на высоких квантилях или под нагрузкой задержка ухудшалась минимально – уже настоящий челлендж.

Вместе с участниками эту же задачу будет решать Claude-агент. Его решение будет находиться в публичном репозитории, и вы его можете использовать как baseline.

🏆 Призы:
1 место – 6 000 USD gross
2 место – 3 600 USD gross
3 место – 2 400 USD gross

Авторам лучших работ (и не только топ-3) мы будем рады предложить сокращенный трек найма на позиции C++ Software Engineer или AI Software Engineer. А еще лучших участников ждет мерч =)

Старт конкурса – 31 июля. Дедлайн сдачи решений – 30 августа, 23:59, GMT+3. Присоединиться можно в любой момент до дедлайна.

Регистрация и доступ к Gitlab с задачей – @spectral_challenge_bot

Наш доклад с Back-to-Back

Делимся материалами:
• Запись нашего доклада, таймкод выступления 05:34:21-06:21:12
• Презентация – во вложении

Спасибо всем, кто пришел на доклад Александра Емеленко «Трассирую и профилирую — бесплатно», задавал вопросы и остался пообщаться после выступления. Увидимся на новых конференциях!

На докладе Саша показывал замеры на Intel, а теперь планирует прогнать их на AMD — на работе SPSC-очереди посмотреть, как скорость писателя зависит от того, на каком ядре сидит читатель. У AMD core-to-core latency блочная: внутри одного блока ядра обмениваются кеш-линиями очень быстро (быстрее, чем у Intel), а между блоками — заметно медленнее. Результатами обязательно поделимся в канале)

Если будете воспроизводить эксперимент на MIPS, RISC-V или многосокетных процессорах то обязательно делитесь результатами в комментариях!

Вакансия C++ SWE
Вакансия AI SWE (C++, Python)