QAVETA / Carreiras

Construa tecnologia de negociação conosco.

Junte-se à Qaveta, um estúdio de tecnologia quantitativa que desenvolve produtos MT5 EA, modelos financeiros e espaços de trabalho em nuvem. Aceitamos candidatos remotos em todo o mundo.

Mundialmente · Remoto

Analisamos as inscrições e respondemos dentro de 1 a 3 dias úteis.

01 / QAVETA

Desenvolvedor EA MT5

Desenvolva consultores especializados e ferramentas MQL5 confiáveis, transformando regras de negociação definidas em produtos testáveis ​​e de manutenção.

O que você fará

  • Desenvolver e manter EAs, indicadores e painéis de negociação MT5.
  • Implemente o tratamento de pedidos, gerenciamento de posições, controles de risco e autorização de chave online.
  • Execute verificações do Strategy Tester, diagnostique problemas de execução e liberações de documentos.

O que você traz

  • Experiência prática em MQL5 com APIs de negociação MT5, manipulação de eventos e execução assíncrona.
  • Entenda contas de compensação e hedge, ordens pendentes, restrições de corretoras e cenários de reconexão.
  • Escreva código claro, use controle de versão e teste com custos e dados realistas.
  • Fornecer exemplos de desenvolvimento de EA; Integração de API ou experiência em C++/C# é uma vantagem.
02 / QAVETA

Engenheiro de aprendizado de máquina financeiro

Pesquisar e treinar modelos para séries temporais financeiras, com ênfase em experimentos reprodutíveis, validação rigorosa e inferência confiável.

O que você fará

  • Construir pipelines de dados de mercado, conjuntos de recursos e conjuntos de dados de treinamento.
  • Treine, ajuste e compare séries temporais ou outros modelos de aprendizado de máquina adequados.
  • Projete avaliações passo a passo e fora da amostra que levem em conta o vazamento de dados e os custos de negociação.
  • Forneça modelos versionados, experimentos reproduzíveis e interfaces de inferência de produção.

O que você traz

  • Fortes habilidades em Python e experiência prática com PyTorch ou TensorFlow.
  • Entenda divisões de séries temporais, não estacionariedade, vazamento, ajuste excessivo e incerteza.
  • Experiência com qualidade de dados, rastreamento de experimentos e monitoramento de desempenho de modelos.
  • Pesquisa de ML financeiro, projetos reproduzíveis ou exemplos de modelos implantados; treinamento distribuído e otimização de inferência são uma vantagem.

Processo de aplicação

Envie sua inscrição → Revisão inicial dentro de 1 a 3 dias úteis → Discussão técnica ou de experiência → Escopo e termos acordados antes de começar.