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一、研究方向
聚焦人工智能與金融領(lǐng)域的交叉創(chuàng)新，重點探索以下前沿技術(shù)與應(yīng)用落地：
1. 量化投資：運用機器學(xué)習(xí)（ML）/深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)進行多維度因子挖掘（涵蓋價量因子、另類數(shù)據(jù)因子），優(yōu)化高頻交易算法以降低延遲，研發(fā)動態(tài)資產(chǎn)組合智能配置模型。
2. 風(fēng)險管理：構(gòu)建融合傳統(tǒng)金融特征與行為數(shù)據(jù)的動態(tài)信用評分模型，開發(fā)實時反欺詐系統(tǒng)（包括交易異常檢測、身份冒用識別），建立聚焦極端事件建模、尾部風(fēng)險量化與壓力測試的市場風(fēng)險預(yù)測體系。
3. 智能投研：基于自然語言處理（NLP）技術(shù)，開展多源文本（財報、新聞、社交媒體、研報）分析，量化情感傾向，自動化生成并驗證事件驅(qū)動投資策略。
4. 金融大數(shù)據(jù)：處理另類數(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)），進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取，應(yīng)用于投資決策（如預(yù)測企業(yè)營收、行業(yè)景氣度）。
5. 生成式AI金融應(yīng)用：利用大語言模型（LLM）生成定制化金融報告（季度策略分析、風(fēng)險評估報告），開發(fā)智能投顧對話系統(tǒng)（提供個性化資產(chǎn)配置建議、合規(guī)話術(shù)生成），實現(xiàn)金融監(jiān)管文本的自動解讀與應(yīng)用。
二、核心職責(zé)
1. 獨立或主導(dǎo)高性能AI模型的設(shè)計、研發(fā)與迭代，針對金融業(yè)務(wù)場景（投資決策、風(fēng)險控制、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)類型（時序數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)）的創(chuàng)新建模方法，設(shè)計并實現(xiàn)相關(guān)算法，如時序數(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)控團隊等業(yè)務(wù)方深度協(xié)作，參與模型需求拆解、回測方案設(shè)計、落地效果驗證，推動研究成果轉(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)域的前沿動態(tài)，形成技術(shù)白皮書或研究簡報，為團隊?wèi)?zhàn)略提供支撐。
5. 以第一作者身份在金融AI頂會（ICAIF、ACM-IFCAT）或綜合頂會（NeurIPS、KDD、ICML）發(fā)表論文，主導(dǎo)或參與技術(shù)專利申報，協(xié)助團隊申報國家級/省部級科研項目。6.協(xié)助搭建金融AI研發(fā)平臺，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理工具、模型訓(xùn)練框架、回測系統(tǒng)等，參與團隊技術(shù)分享與人才培養(yǎng)。
三、任職要求
（一）必需條件
1. 計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、金融工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、運籌學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域博士學(xué)位，獲學(xué)位時間不超過3年（特別優(yōu)秀者可放寬至5年）。
2. 扎實的AI理論基礎(chǔ)與實踐能力，熟悉監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)及時序建模方法。
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），能獨立完成模型從設(shè)計到部署的全流程開發(fā)。
4. 對金融市場有基本認(rèn)知，了解資產(chǎn)定價、市場微觀結(jié)構(gòu)、風(fēng)險管理等基礎(chǔ)概念，能將金融業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為技術(shù)需求。
5. 較強的數(shù)據(jù)敏感性、邏輯分析能力與問題解決能力，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AI領(lǐng)域頂會或綜合頂會發(fā)表過論文，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、金融科技公司的實習(xí)或項目經(jīng)驗，參與過實際量化策略研發(fā)、風(fēng)控模型落地或金融AI系統(tǒng)搭建。
3.熟悉主流金融工具與平臺，如Wind/BloombergAPI、量化回測框架、因子分析工具。
4.掌握高性能計算技術(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)的實踐經(jīng)驗，或有生成式AI在金融場景的應(yīng)用案例。