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一、崗位職責：
1. 負責金融（股票、債券、期貨等）領域量化模型的開發(fā)、測試與優(yōu)化，推動模型在實際業(yè)務和實盤中的落地；
2. 基于機器學習、深度學習和人工智能等方法，研究和挖掘歷史數(shù)據(jù)，分析金融市場數(shù)據(jù)，尋找趨勢、規(guī)律和高價值因子，制定量化策略并支持實盤交易；
3. 運用多特征工程技術進行高效的數(shù)據(jù)預處理和特征提取，提升模型預測與決策準確性；
4. 探索并應用圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）等前沿技術，對復雜關系數(shù)據(jù)進行建模與分析，支持因子開發(fā)和創(chuàng)新策略；
5. 參與全球（含A股）各類市場Alpha模型及因子挖掘、組合與優(yōu)化，推動因子組合管理、策略測試和落地；
6. 持續(xù)跟進行業(yè)前沿技術，主動推動算法與模型的改進創(chuàng)新，協(xié)作解決關鍵技術難題。
二、任職要求：
1. 碩士及以上學歷，計算機、人工智能等相關專業(yè)優(yōu)先（優(yōu)秀本科生可酌情考慮）；
2. 熟悉量化分析、機器學習/深度學習（含統(tǒng)計學習、強化學習、組合優(yōu)化等）相關算法與理論，具備實際項目或模型開發(fā)經(jīng)驗；
3. 熟練掌握Python、C++等編程語言，能夠高效搭建數(shù)據(jù)分析與機器學習模型，熟悉常用數(shù)據(jù)分析/機器學習庫（如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等）；
4. 具備扎實的特征工程能力，熟悉圖神經(jīng)網(wǎng)絡（Graph Neural Networks）等復雜數(shù)據(jù)建模方法者優(yōu)先；
5. 對金融市場有濃厚興趣及一定研究基礎，有相關量化模型/實盤經(jīng)驗者優(yōu)先；
6. 具備良好的溝通能力、團隊協(xié)作精神，獨立思考與問題解決能力強，熱衷于技術鉆研與創(chuàng)新。
三、加分項：
1. ??金融/投資背景??：熟悉量化投資、股票分析，或?qū)I創(chuàng)造財富的潛力有深刻認知；
2. ??工程化能力??：具備模型壓縮（量化、剪枝）、分布式推理等優(yōu)化經(jīng)驗；
3. ??學術影響力??：發(fā)表過CVPR/NeurIPS等頂會論文，或參與開源項目（如LangChain、AutoGen）；
4. 在此領域（AI、大模型、算法優(yōu)化）內(nèi)有兩年以上工作經(jīng)驗者優(yōu)先，可放寬條件。
四、福利待遇：
雙休+六險一金+年終獎+部門獎金+節(jié)假日福利+生日福利+員工體檢+員工旅游+電話補貼+交通補貼