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Alpaca技術ブログ

AIと超高速データストレージを駆使して新しいトレーディングを創る

金融 × Deep Learningに挑戦したいエンジニア・サイエンティスト募集中!

こんにちは、Alpacaの北山です。

Alpacaは現在「金融 X Deep Learningに挑戦したいエンジニア・サイエンティスト」を募集しております。現在、Alpacaが募集中のメンバーは以下のとおりです。

  • 機械学習エンジニア
  • バックエンド・ミドルウェアエンジニア
  • クオンツデータサイエンティスト

www.wantedly.com

  • Deep Learningを用いてリアルな問題解決にチャレンジしたい学生インターン

www.wantedly.com

それぞれのメンバー募集の要件を説明するまえに、Alpacaが現在やっていることを説明します。

なにをやっているのか

アルパカはDeep Learningを活用した金融トレーディングプラットフォームである「Capitalico」(キャピタリコ, https://www.capitalico.com/)を開発しています。

Capitalicoはトレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としたトレーディングプラットフォームです。

10月にWeb版をクローズドベータとしてリリースしましたが、そのフィードバックを受け、現在モバイルアプリとしてiOS/Android版を開発しています。

blog-jp.alpaca.ai

現在は、パブリック版のリリース(来年初頭、春以前を目指して頑張っています)に向けて追い込み中です。

f:id:gamella:20151217161047j:plain モバイルのコンセプトはDesign Sprint形式で合宿で話し合いました

なぜやるのか

アルパカは "be a human being"をテーマに、「人が人らしく生きる」ことを追求したいと考えています。

アルパカは生きるための大きな制約であるお金の問題に最新のAIテクノロジーを駆使して真正面から挑みます。Capitalicoを活用して、一人でも多くの人がこの問題に真正面から挑戦できる環境を提供します。

また、金融トレーディングツールは世界中で様々なツールが開発されており、まさにエベレストを登るような本当にエキサイティングなチャレンジです。

f:id:gamella:20151217161154j:plain 11月に神戸に集合した時の写真

どうやってやっているのか

Alpacaは様々な最新ツールを利用(参考: Alpacaの働き方を支える7つのツール )し、完全リモートワークを実現しています。開発もPivotal Tracker/Github/CircleCIを活用したすべてリモートワークを前提としたワークフローです。

一日一回の定例のデイリースクラムミーティング以外は各人がプロフェッショナルとしてそれぞれ責任をもって開発・作業を行い、自分が必要と判断したらミーティングを設定します。

これは場所にとらわれず、世界中の才能がAlpacaに参加可能とするためです。そのため、チャットツールであるSlack、タスク管理ツールであるPivotal Tracker、Github上のコードレビューもすべて英語で行っています。

我々は腕に自信があるエンジニアであれば、場所にとらわれず働ける環境を提供します。

f:id:gamella:20151217161346j:plain 久しぶりに全員神戸に集合したときのミーティング風景

もちろんシリコンバレー(サンマテオ)、神戸(六甲アイランド)、東京(来春開設予定)の各拠点で一緒に働ける人も大歓迎です!

待遇

募集するメンバーの基本的な待遇は以下のとおりです。

  • 週休2日制(土・日)、祝日、年次有給休暇、年末年始休暇あり
  • 社会保険(健康保険、厚生年金)あり
  • 給与は年棒制、有されるスキル・経験・能力により優遇、相談の上で決定

それでは各メンバーの募集要項を説明します。

機械学習エンジニア

金融データに適応するDeep Learningシステムの開発を担当するエンジニアを募集します。先行する研究・論文が存在しない誰も過去に解いたことのない問題に対して、自分自身でシステムを実装していただきます。

特に金融システムはそのノウハウが一般に公開されていないことが多いため、速度・並列性などの様々なトレードオフを考慮したうえで新規のアルゴリズムを考案・実装し、我々のDeep Learningシステムを他の誰も追いつけないレベルまで到達させてくれるエンジニアを歓迎します!

参考情報

blog-jp.alpaca.ai

募集要項
  • コンピュータサイエンスの修士・博士号、またはそれに準ずる資格
  • 機械学習に関する学術的なリサーチができること
  • 4〜8年のソフトウェアエンジニアとして開発経験
  • 機械学習を利用したシステムの開発経験
  • 機械学習ライブラリのオープンソースへの貢献、またはコーディングの経験
  • Pythonに加えてC/C++/Javaを用いて高速なシステムを実装できるコーディングスキル
  • 金融分野固有の問題を理解して、解決策を提案できるコミュニケーションスキル
  • 複雑なコンセプトを理解し、ビジュアライズできるスキル
  • 定量分析を行うスキル
  • Deep Learningの研究の経験がある場合はさらにプラス
  • Kaggleなどのコンテストの入賞経験がある場合はさらにプラス

バックエンド・ミドルウェア エンジニア

我々の挑戦は、一般的な分散システムではなく、Deep Learningと金融が交差する領域が対象です。この最先端の分野に自分の持てる全てのスキルを駆使して挑戦してくれるバックエンドエンジニアを募集します。

競争の激しいFintechの分野では、なにより開発のスピードが重要となります。そのためには様々な機能を支えるための堅牢なバックエンドが必要です。スケーラブルで、並列性の高い、低遅延なコンピューティングを可能とする堅牢なバックエンドシステムの開発に挑戦してくれるエンジニアを歓迎します!

募集要項
  • コンピュータサイエンスの修士・博士号、または同等の資格
  • 4-8年のバックエンドシステム開発経験
  • スクラッチから数百万人が利用するシステムを設計・開発した経験
  • 分散データベース、メッセージバス、分散ストレージ、分散リソースマネージメントのオープンソースへの貢献、またはコーディングの経験
  • Python、Ruby、Goなどに加えてC/C++/Javaを用いて高速なシステムを実装できるコーディングスキル
  • 複雑なコンセプトをチームに伝え、それをリードするテクニカル・ライティングスキル
  • ファクトベースな意思決定ができること
  • エンジニアマネージメントの経験がある場合はさらにプラス
  • テクノロジースタートアップの経験がある場合はさらにプラス

クオンツデータサイエンティスト

プラットフォームに集まるデータを活用してそれを最も価値のある形にし、Fintechビジネスの拡大に貢献していただけるクオンツデータサイエンティストを募集します。

マーケットデータやアルゴリズムのデータアセットの評価だけではなく、実際にコードを書き、よりそのデータを価値のあるものにしていただきます。また、金融事業でのニーズを汲み上げ、新規のビジネスを組み立てていただける方を歓迎します!

募集要項
  • 3-5年の金融分野でデータサイエンティストとして働いていた経験
  • コンピュータサイエンス、または同等の学位
  • アルゴリズムトレードシステムの構築経験
  • R、Python、Ruby、Perl、もしくはそれらに近しい言語のコーディングスキル
  • BI、Hadoop、Excel、データベースなどのデータ分析ツールを活用できる知識
  • MetaTrader、JForex、TradeStation、Thinkorswim、MultiChartsなどの自動取引ソフトウェアに対する知識
  • 様々な金融商品に対して評価モデルを構築できるスキル
  • 金融商品を評価できる数学スキル
  • 金融のバックグラウンドがないメンバーに対しても新規のアイデアを口頭、文面で説明できるスキル
  • 金融工学、数理ファイナンス、または経済学の学位はプラス

Deep Learningを用いてリアルな問題解決にチャレンジしたい学生インターン

Alpacaが提供する様々なDeep Learningの課題に挑戦してくれる学生インターン募集します。直近では、Chainerで実装されたLSTMをKeras(https://github.com/fchollet/keras)で再実装し、性能などを評価する問題を担当していただきました。他にも様々な問題が用意されております。

こちらもリモートで参加可能です。Alpacaのエンジニアと話し合って担当する課題を決めたうえで、適宜アドバイスをしつつ、その課題の解決を行っていただく形式になります。インターンで発生した実作業に対して時給計算の謝礼を支払わせていただきます。

応募方法

社員、インターンともに、名前、連絡先のメールアドレス、これまでの経験がわかる履歴書(LinkedIn、またはそれが記載されたWebのURLでも可)をjob@alpacadb.comに送付してください。もしくはWantedly経由でご応募ください。また、ご自身のGithubのURLがある場合はそちらも忘れずにご記入ください。いただいた情報は本目的以外には利用しません。