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Détails du poste

DRW est une société de négoce diversifiée avec plus de 3 décennies d'expérience qui réunit une technologie sophistiquée et des personnes exceptionnelles pour opérer sur les marchés du monde entier. Nous valorisons l'autonomie et la capacité à pivoter rapidement pour saisir les opportunités, c'est pourquoi nous opérons en utilisant notre propre capital et en négociant à nos propres risques. Basée à Chicago et disposant de bureaux aux États-Unis, au Canada, en Europe et en Asie, nous négocions diverses catégories d'actifs, notamment les titres à revenu fixe, les FNB, les actions, les devises, les matières premières et l'énergie sur les principaux marchés mondiaux. Nous avons également tiré parti de notre expertise et de notre technologie pour nous développer dans trois stratégies non traditionnelles : l'immobilier, le capital-risque et les crypto-actifs. Nous opérons avec respect, curiosité et ouverture d'esprit. Les personnes qui s'épanouissent ici partagent notre conviction que ce n'est pas seulement ce que nous faisons qui compte - c'est la façon dont nous le faisons. DRW est un lieu d'attentes élevées, d'intégrité, d'innovation et de volonté de remettre en question le consensus. Nous construisons les systèmes qui transforment des événements du monde réel en signal exploitable, avec faible latence et haute fiabilité, dans un environnement de trading où avoir raison une seconde trop tard équivaut à avoir tort. Ce rôle se situe à l’intersection de la recherche et de l’infrastructure : vous formulerez des hypothèses, les validerez par des analyses rapides, puis construirez les systèmes de production qui en tirent parti. Nous intégrons aussi les LLM comme composante de première classe de la chaîne d’outils, pas comme une expérimentation annexe. Les personnes qui réussissent ici manient un cadre d’agents (agentic harness) aussi naturellement qu’un profileur, et savent précisément jusqu’où chacun reste fiable. Comment vous aurez un impact Découverte et recherche Étendre notre stratégie pilotée par événements aux flux boursiers, aux nouvelles de marché, aux réseaux sociaux et à la télémétrie d’infrastructure. Lancer des analyses rapides en Python/Jupyter pour évaluer la qualité du signal, et transformer vos découvertes en améliorations système. LLM et systèmes pilotés par agents Concevoir et exploiter des cadres d’agents — outils, gestion du contexte, évaluations, garde‑fous — qui travaillent réellement sur nos données et notre infrastructure, et prendre en charge leur qualité en production. Appliquer les LLM là où ils apportent un vrai avantage (extraction, classification, triage, accélération de la recherche) et décider de ne pas en utiliser quand ils ne sont pas adaptés. Infrastructure et leadership technique Être responsable de la performance full‑stack, du réseau edge aux magasins en mémoire — instrumenter, surveiller et déboguer les systèmes en production aux côtés des opérations, en maintenant des SLO (objectifs de niveau de service) très serrés. Mener des initiatives greenfield (nouveaux projets), des revues de conception et des post‑mortems. Ce que vous apportez Compétences de base 3–5 ans d’expérience dans la conception de systèmes temps réel ou intensifs en données (nous privilégions la trajectoire et la profondeur plutôt que le nombre exact d’années). Maîtrise approfondie des LLM, pas seulement de leur usage — compréhension du comportement réel de ces modèles (contexte et modes de défaillance, usage d’outils, sorties structurées, compromis coût/latence, limitation des hallucinations) et capacité à construire le cadre autour d’un modèle : outils, mémoire, réessais, évaluations, frontières du « humain dans la boucle ». Présentez un projet concret que vous avez déployé et que vous pouvez expliquer de bout en bout, y compris ce qui a cassé. Solides fondamentaux en ingénierie dans Python, Go ou Rust. Préférence, pas exclusion — une expérience systèmes approfondie dans un autre langage sérieux est transférable. Connaissance approfondie de la programmation réseau et des protocoles — TCP/UDP/IP, DNS, BGP, HTTP(S), WebSocket, QUIC. Capacité à transformer rapidement des POC (preuve de concept) en production — valider la significativité statistique, itérer vite, livrer et expliquer les résultats à des publics techniques et non techniques. Baccalauréat ou maîtrise en informatique, science des données, mathématiques ou discipline connexe. Qui s’épanouit ici Il s’agit d’un environnement compétitif et à forts enjeux; nous cherchons des personnes qui le désirent plutôt que le tolèrent. Vous vous reconnaîtrez probablement si : Vous voulez des problèmes réellement difficiles et mesurables — où le tableau de pointage est réel et public au sein de l’équipe. Vous allez vite sans bâcler, et vous préférez livrer, mesurer et corriger plutôt que de tergiverser indéfiniment. Vous êtes à l’aise de vous tromper rapidement et en public, et vous mettez à jour votre position plutôt que de la défendre. Atouts supplémentaires Expertise dans l’écosystème LLM actuel — frameworks d’agents, MCP, architectures RAG, outils d’évaluation, ou inférence locale / autohébergée. Succès démontré à réduire la latence sur NGINX, Envoy ou des couches de répartition de charge personnalisées. Expérience dans des domaines à haute pression — salles de marché, esports, sports de compétition ou hackathons. Contributions open source, blog technique ou présentations en conférence. Ce que DRW Montréal a à vous offrir: Reconnue comme l'un des meilleurs employeurs au Canada depuis 8 ans Engagement en faveur de la formation et du développement continus Un ensemble d'avantages et de bénéfices à la pointe de l'industrie Centré sur le bien-être des employés et l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée Initiatives communautaires, programme de volontariat et possibilités de redonner Découvrez tous nos avantages à: https://drw.com/fr/work-at-drw/avantages-montreal Pour plus d'informations sur les activités de traitement de DRW et sur l'utilisation que nous faisons des données des postulants, veuillez lire notre Politique de confidentialité ici https://drw.com/fr/politique-de-confidentialite/. Résidents de la Californie, veuillez consulter l’avis de confidentialité de la Californie pour obtenir des informations sur certains droits légaux ici https://drw.com/fr/politique-de-confidentialite-californie. * Le masculin est utilisé sans discrimination dans le seul but d’alléger le texte. #LI-AA1

Ce que vous ferez

You will design and operate agentic frameworks to process real-time market data and infrastructure telemetry. Additionally, you will be responsible for full-stack performance, ensuring high reliability and low latency in production trading systems.

Exigences

Candidates must have 3-5 years of experience in real-time or data-intensive systems and deep technical proficiency with LLMs. A strong foundation in Python, Go, or Rust, along with networking protocols and statistical validation, is required.

Avantages

• Continuous training and development • Industry-leading benefits package • Employee wellness programs • Work-life balance initiatives • Community initiatives • Volunteer program

Compétences indiquées

• Go · Souhaitée
• Rust · Souhaitée
• Python · Souhaitée

Autres compétences pertinentes

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

• Python
• Go
• Rust
• LLM
• Agentic frameworks
• Real-time systems
• Data-intensive systems
• Network programming
• TCP/IP
• WebSocket
• RAG architectures
• Statistical analysis
• System performance tuning
• Infrastructure monitoring
• Jupyter
• Hallucinations
• Transformer (Machine Learning Model)
• eSports
• Go (Programming Language)
• Rust (Programming Language)
• Border Gateway Protocol
• Flux (React.js)
• Leadership
• Python (Programming Language)
• Microsoft Certified Professional
• Nginx
• Tableau (Business Intelligence Software)
• Tort Law
• Triage
• Transmission Control Protocol (TCP)

Domaines d’emploi

• Technology
• Software
• Finance & Accounting
• Data & Analytics
• Engineering
• Unclassified
• Python Developer
• Software Developers