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Une recherche utile ne s’arrête pas à un intitulé séduisant. Comparez les missions, les exigences et les conditions avec votre expérience. Ce guide vous aide à sélectionner des opportunités, préparer des documents pertinents et vérifier où déposer chaque candidature.

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AI/ML Engineer

AM.Dirac

Télétravail

Lieu
Remote (Worldwide)
Rémunération
USD 150000-250000 per annual
Horaires
Full Time
Publié
13 oct. 2026

Avant de postuler, confirmez sur le site de l’entreprise que l’offre est toujours ouverte et consultez les conditions complètes.

Description du poste

L’interface est en français. Les intitulés et descriptions publiés par les entreprises restent dans leur langue d’origine, qui peut être l’anglais.

AI/ML Engineer – Full TimeLocation: Remote or Hybrid (Location Flexible) Start Date: Rolling Company: AM.Dirac, Quantitative Proprietary Trading Firm About AM.Dirac AM.Dirac is an AI-forward quantitative trading firm applying machine learning and programmatic reasoning to public market strategies. We use frontier ML capabilities to automate and scale our alpha-generating infrastructure across asset classes. Our team combines deep expertise in ML engineering, quant research, and systems design, working collaboratively to develop intelligent agents that operate in real-time, data-rich environments. Position Overview We are looking for a full-time AI/ML Engineer to join the core team at AM.Dirac. This is an opportunity to build intelligent systems that power next-generation trading strategies, from idea generation to execution. You’ll work at the intersection of state-of-the-art ML (including LLMs and agentic systems), portfolio optimization, and real-time data pipelines. Your work will directly support live strategies in production and lay the foundation for autonomous investment agents. Key Responsibilities Alpha Generation: Design and refine predictive ML models trained on intraday financial data and alternative datasets to surface trade signals. Data Infrastructure & Experimentation: Work with large-scale time series, macroeconomic, and unstructured datasets. Build pipelines, clean data, and rapidly iterate on hypotheses. Agentic Systems Development: Help architect and implement systems using LLMs to automate alpha research, backtesting, and live trading tasks. Portfolio Optimization: Contribute to the design of intelligent portfolio construction methods that integrate learned signals and risk constraints. Tooling & Research Ops: Develop internal experimentation frameworks in Python/Jupyter and build reproducible research workflows across the team. Collaboration: Work closely with quant researchers, founders, and systems engineers to scale model impact from prototype to production. Qualifications Required: Education: BS in Computer Science, Machine Learning, or related field (MS/PhD preferred). Exceptional candidates without a degree but with strong evidence of technical ability will be considered. Python & Jupyter Expertise: Demonstrated fluency with Python, NumPy, pandas, scikit-learn, and Jupyter for ML development and research. ML Proficiency: Experience with supervised learning, time series modeling, and neural networks. Bonus points for hands-on use of LLMs or reinforcement learning frameworks. Experimentation Mindset: Ability to rapidly test, measure, and iterate on model-based systems in noisy or nonstationary environments. Curiosity for Markets: While no prior finance experience is required, you should be motivated to learn how markets behave and how ML can exploit inefficiencies. Preferred: LLM & Agentic Workflows: Familiarity with prompting strategies, RAG, fine-tuning, or frameworks like LangChain, Transformers, or OpenAI APIs. Experience working with messy and unstructured data as inputs to modeling tasks. Open Source Contributions or Research: Active GitHub, blog posts, or published work showing initiative and originality in applied ML. Quantitative Finance: Experience building backend infrastructure for algorithmic trading and conducting research to originate market signals and trading strategies highly preferred. Why Join Us High Impact, Early Team Role: Shape the design and function of our AI-native investment platform from the ground up. Research-to-Production: See your work go from notebook to production in live trading strategies. Fast Iteration, Deep Focus: No bureaucracy, no endless meetings. Just focused execution with elite peers. Compensation: Competitive base salary + performance-linked bonus + benefits. Culture: Intellectually honest, independently driven, and curious about the edge of AI and finance. Application Process Interested candidates should submit: Resume/CV highlighting your technical background and ML experience Optional: Links to open-source projects, GitHub repos, or writing samples Brief note (if you'd like) on why you're excited about joining an AI-native trading firm AM.Dirac is an equal opportunity employer. We value diverse perspectives and are committed to building a team that reflects a wide range of backgrounds and experiences. Originally posted on Himalayas

Recherchez, comparez et préparez votre candidature

Commencez par un métier ou une compétence que vous souhaitez utiliser. Ajustez les filtres de lieu et de métier, puis ouvrez les offres pour comparer les responsabilités. Si vous ne trouvez aucun résultat, essayez un terme plus court ou retirez un filtre à la fois.

Distinguez les exigences indispensables des préférences. Vérifiez les horaires, la rémunération et le lieu lorsqu’ils sont indiqués. Un poste à distance peut imposer un pays de résidence, une autorisation de travail ou des horaires compatibles. Confirmez la disponibilité et les conditions complètes auprès de l’entreprise.

Choisissez des exemples réels de votre expérience qui répondent aux besoins du poste. Expliquez votre contribution et n’utilisez des chiffres que si vous pouvez les justifier. Suivez les consignes de l’entreprise et vérifiez vos coordonnées, le contenu et le PDF avant l’envoi.

Avant d’envoyer votre candidature

Questions sur la recherche d’emploi

Pourquoi certaines annonces sont-elles en anglais ?

Les employeurs rédigent leurs propres intitulés et descriptions. Nous conservons ces textes pour ne pas modifier les exigences ou les conditions. La navigation et ce guide sont en français. Si une recherche en français ne donne rien, essayez aussi le métier ou la compétence dans la langue de l’annonce, par exemple « software engineer ».

Un poste à distance permet-il de travailler depuis n’importe quel pays ?

Pas nécessairement. L’entreprise peut limiter les pays de résidence, exiger une autorisation de travail ou imposer des horaires. Consultez l’annonce originale. Si ces informations manquent, demandez confirmation à l’employeur avant de considérer que le poste est accessible depuis votre lieu de résidence.

Que faire si aucun résultat ne s’affiche ?

Essayez un intitulé plus général ou une seule compétence et retirez les filtres un par un. Les intitulés varient selon les entreprises. Si une annonce précise a disparu, recherchez sa référence sur la page carrières de l’entreprise ; élargir la recherche ne rouvre pas un poste fermé.

Ma candidature est-elle envoyée depuis ResumizeAI ?

Le bouton de candidature ouvre un site externe. Suivez les instructions de l’employeur ou du prestataire de recrutement et confirmez l’envoi sur ce site. Préparer un CV dans ResumizeAI ne dépose pas de candidature. Si le lien mène seulement au site de l’entreprise, recherchez d’abord le poste concerné.

Comment adapter mon CV et ma lettre de motivation ?

Reliez les exigences à des projets, missions et résultats que vous pouvez expliquer. Mettez en avant votre expérience pertinente sans inventer de compétences. Dans la lettre, expliquez votre intérêt avec un exemple concret. Respectez la langue et le format demandés, puis relisez les deux documents avant de les envoyer.