Machine Learning Intern

Tower Research Capital est une société renommée de négociation quantitative fondée en 1998. Tower a fondé ses affaires en se basant sur une plateforme à haute performance et sur des équipes de négociation indépendantes. Nous avons plus de 25 ans d’expérience en innovation et une réputation de découvrir des occasions uniques sur le marché.

Tower abrite certains des meilleurs talents mondiaux en matière de négociation systématique et d’ingénierie. Nous permettons aux gestionnaires de portefeuille de bâtir leurs équipes et leurs stratégies de façon indépendante tout en offrant les économies d’échelle qui proviennent d’une grande organisation mondiale.

Les ingénieurs prospèrent chez Tower tout en développant une infrastructure de négociation électronique à un niveau de classe mondiale. Nos ingénieurs règlent des problèmes complexes dans les domaines de la programmation à faible latence, de la technologie FPGA, de l’accélération matérielle et de l’apprentissage automatique. Notre investissement continu dans les meilleurs talents d’ingénierie et dans les meilleures technologies garantit que notre plateforme demeure inégalée en termes de fonctionnalité, d’évolutivité et de performance.

À Tower, chaque employé joue un rôle dans notre réussite. Nos équipes de soutien aux entreprises sont essentielles à la création et à la maintenance de la plateforme qui alimente toutes nos activités : elles réunissent l’accès au marché, les données, le calcul et l’infrastructure de recherche à la gestion des risques, la conformité et une gamme complète de services aux entreprises. Nos équipes de soutien aux entreprises permettent à nos équipes de négociation et d’ingénierie de donner le meilleur d’elles-mêmes.

À Tower, les employés trouveront un environnement stimulant et axé sur les résultats où des collègues très intelligents et motivés s’inspirent mutuellement pour atteindre leur plus grand potentiel.

Responsabilités

• Développer des pipelines de données pour nettoyer, collecter, traiter et analyser des ensembles de données variés
• Concevoir et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique et de traitement automatique du langage naturel (TALN) fondés sur les grands modèles de langage (LLM)
• Mener des expériences et des tests afin d’évaluer la performance des modèles
• Contribuer à l’optimisation et au réglage fin des modèles d’apprentissage automatique existants

Qualifications

• Baccalauréat, maîtrise ou doctorat, en cours ou terminé, ou expérience équivalente
• Expérience pratique obligatoire dans l’entraînement, la création et le déploiement de modèles avec TensorFlow, PyTorch ou des outils similaires
• Expérience des pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) et du MLOps pour automatiser le déploiement des modèles
• Maîtrise de Linux, SQL, Git et des scripts Bash
• Excellente connaissance de Python