Spectral::Technologies на OpenTalks.AI 2026!

19–20 февраля в Белграде пройдет OpenTalks.AI 2026 – единственная конференция, которая собирает русскоязычное ML/AI-сообщество со всего мира за рубежом. В программе – исследовательский, инженерный и бизнес-треки. Среди спикеров – представители исследовательских групп из Carnegie Mellon University, МГУ, Skoltech, МФТИ, ИТМО, Constructor University, а также инженеры из DeepMind, Meta, Yandex, Huawei, Microsoft Azure, Kaspersky, AIRI, Nebius, Recraft и других команд.

Мы поддерживаем OpenTalks.AI как генеральные спонсоры и организаторы закрытого ужина в первый день конференции. А еще – выступаем с докладом “Machine Learning in HFT: Winning in an Ultra-Competitive Market” 19 февраля в 15:00 по Белграду. Расскажем, где ML действительно дает преимущество в высокочастотном трейдинге, что важнее – быть быстрым или умным, и почему рынки – это не только табличные данные.

Регистрация на конференцию (очно и онлайн): https://opentalks.ai/#registration
Промокод на скидку 30% для наших подписчиков и ваших друзей: SpectralTechOT26

Приходите увидеться на стенде 🤗

До встречи!

Кандидаты часто спрашивают нас про грань между исследованием и реализацией. В HFT каждый этап – от поиска идеи до ее исполнения в наносекундных таймингах – требует предельной концентрации и специфических компетенций. Поэтому мы разделяем роли ML Researcher и ML Engineer.

1. ML Researcher
Цель ресечера – обнаружить статистическое преимущество на основе исторических данных.

Ключевой вызов: «Как построить модель, которая отличит реальный рыночный сигнал от случайного колебания?»
С чем работает: Jupyter Notebook, ML-фреймворки, инструменты визуализации для изучения данных и прогона моделей
Типичные задачи: изучить данные, определить таргет, метрику и фичи; обучить модель; провалидировать её на ML-метриках и на бэк-тесте

2. ML Engineer
Ресечер придумывает идею, инженер выстраивает среду для ее имплементации – быструю, надежную и масштабируемую.

Ключевой вызов: «Как автоматизировать Data- и ML-пайплайны, чтобы в продакшне всегда работала SOTA? Как оптимизировать скорость инференса модели?»
С чем работает: кластеры, инструменты оркестрации, хранилища данных, низкоуровневый код. Инженер сам выбирает и комбинирует средства, чтобы решить задачу самым быстрым и надежным способом
Примеры задач: автоматизация пайплайнов; проектирование ресерч-кластера и ETL-процессов; настройка мониторингов; низкоуровневая оптимизация ML-моделей

Почему в HFT ресечер – немного инженер, а инженер – ресечер?
Если вам показалось, что роли пересекаются – вам не показалось. Специалисты должны понимать специфику смежных ролей, чтобы избежать ошибок на стыке этапов ML-цикла.
• Ресерчер учитывает, что его математика должна «влезть» в железо и успеть отработать в рамках наносекундного тайм-бюджета.
• Инженер вникает в процесс ресерча, например, для того, чтобы написать оптимальный код для инференса конкретной модели.

Если вы узнали себя в одной из ролей или вам интересны обе – откликайтесь на сайте или отправляйте резюме напрямую Софии 🫶🏻