国产中文无码av每日更新在线观看, 亚洲天堂中文字幕一区二区三区免费, 国产口爆吞精在线观视频-黄色国产, 92福利-国内精品久久久久久99,亚洲成AV人A片不卡无码,浪潮AV无码专区,老熟女败火白浆,中文字幕日产av,色情日本免费看大片

一、研究方向
聚焦人工智能與金融領(lǐng)域的交叉創(chuàng)新，重點(diǎn)探索以下前沿技術(shù)與應(yīng)用落地：
1. 量化投資：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）/深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)進(jìn)行多維度因子挖掘（涵蓋價(jià)量因子、另類(lèi)數(shù)據(jù)因子），優(yōu)化高頻交易算法以降低延遲，研發(fā)動(dòng)態(tài)資產(chǎn)組合智能配置模型。
2. 風(fēng)險(xiǎn)管理：構(gòu)建融合傳統(tǒng)金融特征與行為數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)信用評(píng)分模型，開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)反欺詐系統(tǒng)（包括交易異常檢測(cè)、身份冒用識(shí)別），建立聚焦極端事件建模、尾部風(fēng)險(xiǎn)量化與壓力測(cè)試的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)體系。
3. 智能投研：基于自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，開(kāi)展多源文本（財(cái)報(bào)、新聞、社交媒體、研報(bào)）分析，量化情感傾向，自動(dòng)化生成并驗(yàn)證事件驅(qū)動(dòng)投資策略。
4. 金融大數(shù)據(jù)：處理另類(lèi)數(shù)據(jù)（衛(wèi)星圖像、物流數(shù)據(jù)、企業(yè)用電數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈關(guān)系網(wǎng)絡(luò)），進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取，應(yīng)用于投資決策（如預(yù)測(cè)企業(yè)營(yíng)收、行業(yè)景氣度）。
5. 生成式AI金融應(yīng)用：利用大語(yǔ)言模型（LLM）生成定制化金融報(bào)告（季度策略分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告），開(kāi)發(fā)智能投顧對(duì)話(huà)系統(tǒng)（提供個(gè)性化資產(chǎn)配置建議、合規(guī)話(huà)術(shù)生成），實(shí)現(xiàn)金融監(jiān)管文本的自動(dòng)解讀與應(yīng)用。
二、核心職責(zé)
1. 獨(dú)立或主導(dǎo)高性能AI模型的設(shè)計(jì)、研發(fā)與迭代，針對(duì)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景（投資決策、風(fēng)險(xiǎn)控制、投研分析）優(yōu)化模型性能，提升業(yè)務(wù)效率。
2. 探索金融特殊數(shù)據(jù)類(lèi)型（時(shí)序數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)）的創(chuàng)新建模方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法，如時(shí)序數(shù)據(jù)的LSTM、GRU、Transformer模型，圖數(shù)據(jù)的交易網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)、供應(yīng)鏈圖譜算法。
3. 與量化分析師、基金經(jīng)理、風(fēng)控團(tuán)隊(duì)等業(yè)務(wù)方深度協(xié)作，參與模型需求拆解、回測(cè)方案設(shè)計(jì)、落地效果驗(yàn)證，推動(dòng)研究成果轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的金融工具或業(yè)務(wù)流程。
4. 跟蹤AI與金融交叉領(lǐng)域的前沿動(dòng)態(tài)，形成技術(shù)白皮書(shū)或研究簡(jiǎn)報(bào)，為團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)略提供支撐。
5. 以第一作者身份在金融A(yíng)I頂會(huì)（ICAIF、ACM-IFCAT）或綜合頂會(huì)（NeurIPS、KDD、ICML）發(fā)表論文，主導(dǎo)或參與技術(shù)專(zhuān)利申報(bào)，協(xié)助團(tuán)隊(duì)申報(bào)國(guó)家級(jí)/省部級(jí)科研項(xiàng)目。6.協(xié)助搭建金融A(yíng)I研發(fā)平臺(tái)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理工具、模型訓(xùn)練框架、回測(cè)系統(tǒng)等，參與團(tuán)隊(duì)技術(shù)分享與人才培養(yǎng)。
三、任職要求
（一）必需條件
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域博士學(xué)位，獲學(xué)位時(shí)間不超過(guò)3年（特別優(yōu)秀者可放寬至5年）。
2. 扎實(shí)的AI理論基礎(chǔ)與實(shí)踐能力，熟悉監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及時(shí)序建模方法。
3. 熟練掌握Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈與SQL，精通至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch或TensorFlow），能獨(dú)立完成模型從設(shè)計(jì)到部署的全流程開(kāi)發(fā)。
4. 對(duì)金融市場(chǎng)有基本認(rèn)知，了解資產(chǎn)定價(jià)、市場(chǎng)微觀(guān)結(jié)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)管理等基礎(chǔ)概念，能將金融業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為技術(shù)需求。
5. 較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感性、邏輯分析能力與問(wèn)題解決能力，能從復(fù)雜金融數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律并提出建模思路。
（二）優(yōu)先條件
1.在金融A(yíng)I領(lǐng)域頂會(huì)或綜合頂會(huì)發(fā)表過(guò)論文，或有相關(guān)領(lǐng)域高水平期刊發(fā)表記錄。
2.有量化基金、投行量化部門(mén)、金融科技公司的實(shí)習(xí)或項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)實(shí)際量化策略研發(fā)、風(fēng)控模型落地或金融A(yíng)I系統(tǒng)搭建。
3.熟悉主流金融工具與平臺(tái)，如Wind/BloombergAPI、量化回測(cè)框架、因子分析工具。
4.掌握高性能計(jì)算技術(shù)、分布式訓(xùn)練框架或微分編程工具，能處理大規(guī)模金融時(shí)序數(shù)據(jù)。
5.具備圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、因果推斷、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，或有生成式AI在金融場(chǎng)景的應(yīng)用案例。