Como uma empresa de trading lança novos modelos de IA no mesmo dia - Noyan Tokgozoglu, Optiver

하이라이트

• A Optiver executa mais de 10 milhões de negociações diárias e precifica mais de um milhão de instrumentos financeiros com infraestrutura própria.

• Novos modelos de inteligência artificial de fronteira são avaliados e integrados aos fluxos de produção no mesmo dia.

• O uso excessivo de tokens gerava contextos mínimos de 200 mil tokens por sessão, exigindo a implementação de novas ferramentas de busca e otimização.

• A empresa opera de forma totalmente local para proteger sua propriedade intelectual e cumprir exigências de indústrias altamente reguladas.

타임라인

1. 00:00 - 03:02

   Contexto operacional e o impacto no lucro

   Diferente de empresas de tecnologia tradicionais que medem engajamento ao longo de meses, o balanço patrimonial da Optiver é zerado diariamente. A perda de oportunidades em eventos de mercado gera custos elevados, o que impulsiona a necessidade de uma execução veloz e orientada à ação.

   • A Optiver atua como formadora de mercado negociando com capital próprio e sem clientes externos.
   • As decisões de tecnologia e inteligência artificial geram impacto financeiro mensurável em poucas horas.
   • O ciclo de feedback imediato exige tomada de decisão rápida e tolerância mínima a oportunidades perdidas.
2. 03:02 - 07:10

   Princípios e arquitetura da plataforma de IA

   Para lidar com a rápida evolução do ecossistema de inteligência artificial, a Optiver desenvolveu uma pilha tecnológica própria. A estrutura abrange desde modelos terceirizados até portais web internos, bancadas de trabalho e gateways de agentes para gerenciar identidades e comunicações.

   • A plataforma de inteligência artificial prioriza a modularidade para incorporar novos paradigmas tecnológicos com rapidez.
   • Equipes de engenharia realizam implantação avançada ao lado dos traders para alinhar ferramentas às necessidades operacionais.
   • A infraestrutura utiliza servidores locais e GPUs próprias, mantendo conexões externas estritas com acordos de zero retenção de dados.
3. 07:10 - 13:57

   Avaliação de modelos e controle de custos

   O lançamento diário de modelos exige uma estrutura madura de avaliação para verificar o valor real de cada tecnologia. O aumento expressivo nos custos durante o verão exigiu otimizações no gerenciamento de parâmetros, uso de modelos de código aberto e maior visibilidade de gastos para as equipes.

   • Novos modelos passam por testes imediatos em benchmarks internos criados em parceria com equipes de trading.
   • Sessões iniciais consumiam mais de 200 mil tokens por excesso de contexto e prompts massivos.
   • A introdução de ferramentas de busca e melhorias no cache reduziu o desperdício e controlou os gastos com tokens.
4. 13:57 - 23:13

   Interfaces de usuário e colaboração multiagente

   A alta iniciativa dos usuários levou ao desenvolvimento de um portal unificado para evitar soluções fragmentadas em máquinas de desenvolvimento. A arquitetura atual direciona o crescimento para ecossistemas multiagentes com escopos limitados, garantindo maior mensurabilidade e facilidade de ajuste.

   • Um portal web centralizado unifica sessões, janelas de chat e edição colaborativa de documentos.
   • A orquestração multiagente substitui agentes monolíticos por tarefas especializadas que comunicam entre si.
   • O registro completo de chamadas e ferramentas auxilia na auditoria e na avaliação contínua do sistema.