ML Researcher с редкой экспертизой: где мы искали и как нашли 3-х экспертов для Certeq

Мария

Head of IT recruitment in Lucky Hunter

Карина

IT recruiter in Lucky Hunter

Валерия

Lead IT recruiter in Lucky Hunter

Вероника

Sourcing IT Specialist in Lucky Hunter

О компании

Certeq – молодой исследовательский стартап, который создает фундаментальные ML‑модели для анализа финансовых рынков. Научное руководство осуществляет профессор из Université de Montréal и Mila – Quebec AI Institute, а команда инженеров и исследователей реализует амбициозные R&D-проекты.

< 20

Сотрудники

Канада

Штаб-квартира

ML-модели для финансового анализа

Главная фича

Задача

Certeq обратилась к нам с запросом на закрытие нескольких исследовательских позиций (от Senior ML Researcher до ML Engineer). Требования были комплексными: необходима была глубокая экспертиза в ресерче, опыт работы с foundation-моделями и практический опыт в финансах. Основной вызов заключался в необходимости нанять сразу несколько специалистов в сжатые сроки, сохранив при этом высокую планку требований.

В рамках этого же сотрудничества мы успешно закрывали и другие, не менее сложные позиции Low-level инженеров. Подробнее об этой задаче – в кейсе.

Кого искали:

Senior ML Researcher / ML Researcher
Опыт работы с foundation-моделями (LLM, time series, мультимодальные модели)
Уверенные навыки в PyTorch и C++

Экспертиза:

Глубокие знания в области Machine Learning / Deep Learning и математики
Публикации, участие в ресерч-проектах, уровень английского B2+
Опыт в HPC и/или финансовом секторе – как преимущество

Челлендж:

Мы работали на самом конкурентном рынке – ML-ресерчеров, где зарплаты и предложения всегда на уровне топовых биг-техов. Основной вызов состоял в высокой планке требований: Certeq искал исследователей с опытом работы с современными технологиями (в частности, LLM), которые имели научные публикации или опыт работы в крутых Big Tech компаниях. Кандидатов такого уровня в целом очень мало.

Решение

Работу над проектом вела команда из четырех рекрутеров. Такой формат позволил нам быстро обмениваться фидбэком, распределять направления поиска и поддерживать высокую скорость. Мы построили стратегию на основе community-поиска: искали специалистов не только в LinkedIn, но и на Kaggle, среди участников ML-соревнований и авторов публикаций в профильных конференциях, где концентрируются сильные математики.

Mесяца работы

270+

Резюме отобрано

Вакансии закрыто

Также, мы поддерживали постоянную коммуникацию с клиентом, регулярно сверяли ожидания, обсуждали зарплату и согласовывали процесс релокации. Ключевым фактором успеха стала гибкость Certeq, это помогло расширить воронку и привлечь редких специалистов.

Результаты

Certeq проявили невероятную гибкость. Они были готовы рассматривать разные профили, предлагали варианты релокации и remote-работы, а также разные способы оформления – официально или B2B контракт. Но самое главное: компания прекрасно знает, сколько стоят топовые специалисты на рынке. Они готовы предлагать конкурентную зарплату и оперативно пересматривать оффер.

Отзыв клиента

Отзыв рекрутера

Работаем с Lucky Hunter три месяца — за это время закрыли шесть позиций, включая low-level инженеров (C++/MLIR) и ML-ресечеров. Команда откалибровала профили, провела аналитику рынка, предложила компании-доноры под узкие запросы и оперативно корректировала поиск. Все роли закрыты быстро и качественно. Рекомендую!