Head of Applied AI – Trading Systems

🕒 Fevereiro 26

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🤖 Inteligência Artificial

👻 Score fantasma 69%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Deeter Analytics

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11 - 50 funcionários

💸 Finanças

💳 Fintech

🤝 B2B

Finance • Fintech • B2B

Deeter Analytics é uma empresa de análise financeira que transforma dados de mercado complexos em percepções de negociação acionáveis para investidores e instituições. A empresa combina pesquisa quantitativa, análises avançadas e tecnologia proprietária para ajudar os clientes a identificar oportunidades, gerenciar riscos e melhorar o desempenho das negociações através de recomendações e ferramentas claras e orientadas por dados.

Descrição

• You will design and maintain automated pipelines that ingest, clean, and normalize: • News, filings, earnings calls, macro releases • Social and sentiment data • Alternative and proprietary datasets • Your job is to replace manual refresh workflows with push-based alerts that surface only what matters — mapped directly to: • Watchlists • Live positions • Risk exposure • Reliability matters. Latency matters. Silence matters. • You will deploy LLM-powered systems to summarize, extract, compare, and reason over: • 10-Ks, 10-Qs, earnings calls, central bank minutes • Sell-side research and internal notes • You will build “chat with our data” tools that allow traders to query proprietary research in natural language. • You will also create tools for fast discretionary back-testing: • How did this asset behave during the last three macro shocks of this type? • You will build the filters that decide what breaks through. • Sentiment and relevance scoring • Entity recognition that maps events to exposure • Dashboards that surface regimes, anomalies, and dislocations — not vanity metrics • If something matters, it should scream. If it doesn’t, it should disappear. • You own the compute layer that runs the intelligence system. • Cloud and/or local GPU infrastructure • Vector databases and retrieval systems • Data-privacy-first architectures (local models where required) • You choose the architecture. You ship what runs fastest and breaks least. Our proprietary data and strategies do not leak. Ever.

🎯 Requisitos

• Built your own projects • Traded your own account • Worked in a high-stakes startup, prop shop, or family office • You hate waiting for permission • Python (Pandas, NumPy) is non-negotiable • You have hands-on experience with: • LLMs and RAG architectures • Prompting, evaluation, and failure modes • Vector databases (Pinecone, Milvus, FAISS, etc.) • Orchestration (LangChain, Airflow, or custom agents) • REST & WebSocket APIs (market data, news, internal tools) • Lightweight internal UIs (Streamlit, Dash, Retool, etc.) • You know the difference between an LLM demo and a production system • You care about latency, hallucinations, and context windows • Financial data is messy, adversarial, and time-sensitive • Narratives are not facts • A 10-K is not a blog post • You are comfortable making judgment calls under uncertainty.

🏖️ Benefícios

• Zero Latency • Real Impact • Sovereignty