聚宽投资

职位描述： 1.完成投资策略的手动交易指令（股票/期货/期权/融券/场外收益互换），监控自动交易系统的执行情况，及时反馈和处理异常情况； 2.对公司产品交易进行监控、归因分析、制作相应的业绩风控报表； 3.整理和优化现有流程，提升交易系统效率和可靠性，收集、整理交易相关的产品需求推进开发落地； 4.使用python完成交易监控、交易辅助脚本开发； 5.与券商、期货公司沟通协调，解决交易相关的业务问题，负责相关系统的内外部协调推进上线。 6.参与公司的专项课题，完成公司布置的各项工作，对外了解新业务的操作细节和流程，形成调研报告。 职位要求： 1.国内外知名院校，理工科+金融复合背景优先； 2.诚实，反应灵敏，认真细致，执行力强；具有沟通和协调能力、团队协作精神； 3.要求具备基本的数据分析能力以及编程能力，熟悉Python编程，对证券、期货、期权交易有热情； 4.具有较强的自驱力、具有在压力下快速操作的能力、对业务有深入理解、具有风控程序运维或产品经验者优先。

作为高级量化开发工程师，你将负责开发和维护投研平台的核心模块，涵盖数据处理框架、因子计算框架、AI模型训练平台、因子/模型分析框架以及回测框架等。你将与投研团队紧密合作，确保系统架构的高效性和可扩展性，同时优化系统性能，提升数据处理和模型训练效率。 公司采用分布式云计算架构，支持大规模数据处理和实时计算。结合大数据处理平台和AI模型训练平台，确保在高并发和低延迟环境下的稳定运行。 岗位亮点： 前沿技术融合：与顶尖团队合作，深度参与云计算、大数据以及AI等前沿技术在量化投资中的创新应用，挑战极致的性能优化。 价值直接可见：程序上的优化，可能直接影响收益的提升或降低计算成本，工作成果将直接转化为公司的核心竞争力，为公司创造可观的收益。 文化福利保障：简单、高效、务实的工作文化，提供具有市场竞争力的薪资待遇及员工基金等福利，分享公司成长红利。 我们希望你： 具有海内外知名高校本科及以上学历，计算机科学或相关专业毕业； 2年以上linux服务端c++开发经验，具备系统设计能力，对软件架构设计有深入理解； 熟悉C++语言，具备丰富的开发经验； 理解计算机底层原理，包括操作系统、数据库、网络等； 掌握常用数据结构与算法。 加分项： 有分布式计算平台或者机器学习平台的建设经验优先； ACM、数学建模竞赛等获奖者优先； 具备量化投资背景或策略开发经验者优先； 有大规模数据处理和分析经验者优先。 如果你喜欢应对未知挑战，具备学习心态，并对提升一切流程和效率充满热情，那么欢迎加入聚宽！

职位描述： 1.完成投资策略的手动交易指令（股票/期货/期权/融券/场外收益互换），监控自动交易系统的执行情况，及时反馈和处理异常情况； 2.对公司产品交易进行监控、归因分析、制作相应的业绩风控报表； 3.整理和优化现有流程，提升交易系统效率和可靠性，收集、整理交易相关的产品需求推进开发落地； 4.使用python完成交易监控、交易辅助脚本开发； 5.与券商、期货公司沟通协调，解决交易相关的业务问题，负责相关系统的内外部协调推进上线。 6.参与公司的专项课题，完成公司布置的各项工作，对外了解新业务的操作细节和流程，形成调研报告。 职位要求： 1.国内外知名院校，理工科+金融复合背景优先； 2.诚实，反应灵敏，认真细致，执行力强；具有沟通和协调能力、团队协作精神； 3.要求具备基本的数据分析能力以及编程能力，熟悉Python编程，对证券、期货、期权交易有热情； 4.具有较强的自驱力、具有在压力下快速操作的能力、对业务有深入理解、具有风控程序运维或产品经验者优先。

岗位定位： 聚焦AI赋能主观投资核心赛道，以“技术+投研”双轮驱动，将大模型、机器学习等前沿技术与主观研判深度融合，构建可落地、可迭代的AI主观投资策略体系，助力团队提升决策效率、挖掘差异化投资机会，对组合收益与风险控制贡献核心价值。 核心工作内容： 1. 搭建AI主观投研全流程：结合主观投资框架，主导大模型（LLM）、Agent等技术落地，实现行业研究、个股评估、信息提炼的自动化与智能化，输出可执行的投资判断与策略建议。 2. 多维度数据建模与分析：融合基本面（财报、公告）、宏观经济、舆情、事件驱动等非结构化/结构化数据，利用大模型微调、RAG检索、Prompt工程等技术，挖掘有效信号，构建主观视角下的量化分析模型。 3. 策略转化与实盘落地：将AI生成的投资见解转化为合规、可回测的主观+AI混合策略，参与组合构建、仓位管理与动态调整，跟踪实盘表现并持续优化迭代。 4. 研究体系与报告输出：定期撰写深度研究报告，涵盖AI策略逻辑、实证结果、绩效归因及风险分析，同步分享研究成果，支撑团队投研决策与技术沉淀。 5. 技术协同与系统优化：与数据科学家、工程师协同，搭建并优化AI投研技术架构（含模型部署、推理加速、数据管道），解决技术落地痛点，保障系统稳定高效运行。 6. 前沿技术跟踪与迭代：持续追踪大模型、AI量化、金融科技领域前沿动态（如顶会成果、技术工具），引入创新方案，保持团队技术竞争力。 任职要求： 1. 财务、经济学、计算机科学、统计学、金融工程或相关专业本科及以上学历，985院校及海外知名院校优先。 2. 至少2年主观投资/证券分析实战经验，具备AI项目（尤其大模型、NLP、机器学习）落地经验者优先。 3. 熟悉金融市场运作逻辑，对宏观经济、行业周期、个股基本面有深刻理解；具备扎实的数理统计、逻辑分析与信息整合能力。 4. 自驱力极强，能快速学习并适配AI技术与市场环境变化；对AI与主观投研的融合持开放态度，具备跨领域协同能力。 【加分项】 1. 拥有大模型微调、RAG搭建、Agent开发、Prompt工程等实战经验；熟悉机器学习算法（如XGBoost、Transformer、GNN）及数据处理工具（Python、Pandas、SQL）。 2. 数学、编程、数据科学类竞赛（ACM/ICPC、Kaggle、CMO等）金牌/前10%获得者；持有CFA、FRM等专业证书。 3. 兼具丰富主观投资经验与AI技术落地能力，或有顶级学术会议（ICLR、NeurIPS等）论文发表经历。 4. 具备AI流程开发、金融文本处理、模型幻觉控制相关经验者优先。 岗位亮点： 1. 技术赋能：依托聚宽投资百亿量化管理规模与顶尖技术团队，直接参与最前沿的AI主观投研项目，接触大模型、Agent等核心技术落地场景。 2. 成长空间：提供行业第一梯队薪酬、一对一导师带教，支持参与顶会交流、技术创新，助力从“投研+技术”复合能力向投资经理方向进阶。 3. 团队氛围：扁平化管理，汇聚清北藤校、竞赛金牌、顶会论文等顶尖人才，注重技术创新与投研深度，工作强度适配、成长效率高。 我们希望你： 心怀持续探索AI自主驱动投研的远景，打破传统投研与技术的边界，用智能化手段放大主观研究的深度与效率，和我们一起打造差异化的AI主观投资能力，共筑百亿私募投研核心竞争力。

岗位定位： 聚焦AI赋能主观投资核心赛道，以“技术+投研”双轮驱动，将大模型、机器学习等前沿技术与主观研判深度融合，构建可落地、可迭代的AI主观投资策略体系，助力团队提升决策效率、挖掘差异化投资机会，对组合收益与风险控制贡献核心价值。 核心工作内容： 1. 搭建AI主观投研全流程：结合主观投资框架，主导大模型（LLM）、Agent等技术落地，实现行业研究、个股评估、信息提炼的自动化与智能化，输出可执行的投资判断与策略建议。 2. 多维度数据建模与分析：融合基本面（财报、公告）、宏观经济、舆情、事件驱动等非结构化/结构化数据，利用大模型微调、RAG检索、Prompt工程等技术，挖掘有效信号，构建主观视角下的量化分析模型。 3. 策略转化与实盘落地：将AI生成的投资见解转化为合规、可回测的主观+AI混合策略，参与组合构建、仓位管理与动态调整，跟踪实盘表现并持续优化迭代。 4. 研究体系与报告输出：定期撰写深度研究报告，涵盖AI策略逻辑、实证结果、绩效归因及风险分析，同步分享研究成果，支撑团队投研决策与技术沉淀。 5. 技术协同与系统优化：与数据科学家、工程师协同，搭建并优化AI投研技术架构（含模型部署、推理加速、数据管道），解决技术落地痛点，保障系统稳定高效运行。 6. 前沿技术跟踪与迭代：持续追踪大模型、AI量化、金融科技领域前沿动态（如顶会成果、技术工具），引入创新方案，保持团队技术竞争力。 任职要求： 1. 财务、经济学、计算机科学、统计学、金融工程或相关专业本科及以上学历，985院校及海外知名院校优先。 2. 至少2年主观投资/证券分析实战经验，具备AI项目（尤其大模型、NLP、机器学习）落地经验者优先。 3. 熟悉金融市场运作逻辑，对宏观经济、行业周期、个股基本面有深刻理解；具备扎实的数理统计、逻辑分析与信息整合能力。 4. 自驱力极强，能快速学习并适配AI技术与市场环境变化；对AI与主观投研的融合持开放态度，具备跨领域协同能力。 【加分项】 1. 拥有大模型微调、RAG搭建、Agent开发、Prompt工程等实战经验；熟悉机器学习算法（如XGBoost、Transformer、GNN）及数据处理工具（Python、Pandas、SQL）。 2. 数学、编程、数据科学类竞赛（ACM/ICPC、Kaggle、CMO等）金牌/前10%获得者；持有CFA、FRM等专业证书。 3. 兼具丰富主观投资经验与AI技术落地能力，或有顶级学术会议（ICLR、NeurIPS等）论文发表经历。 4. 具备AI流程开发、金融文本处理、模型幻觉控制相关经验者优先。 岗位亮点： 1. 技术赋能：依托聚宽投资百亿量化管理规模与顶尖技术团队，直接参与最前沿的AI主观投研项目，接触大模型、Agent等核心技术落地场景。 2. 成长空间：提供行业第一梯队薪酬、一对一导师带教，支持参与顶会交流、技术创新，助力从“投研+技术”复合能力向投资经理方向进阶。 3. 团队氛围：扁平化管理，汇聚清北藤校、竞赛金牌、顶会论文等顶尖人才，注重技术创新与投研深度，工作强度适配、成长效率高。 我们希望你： 心怀持续探索AI自主驱动投研的远景，打破传统投研与技术的边界，用智能化手段放大主观研究的深度与效率，和我们一起打造差异化的AI主观投资能力，共筑百亿私募投研核心竞争力。

岗位职责: 开发和维护公司投研框架, 包括数据处理框架, 分析框架, 回测框架等 开发研究员需要的各种工具 任职要求: 985/211本科以上学历, 计算机或相关专业毕业 2年以上linux服务端开发经验, 有系统设计经验, 对软件架构设计有深入理解 熟悉python/c++/java/go/rust中的一门语言并大量使用 理解计算机底层原理, 比如操作系统/数据库/网络等 掌握常用数据结构与算法 加分项: ACM/数学建模比赛等竞赛获奖者 有量化背景/策略开发经验 有数据处理和分析经验

岗位职责： 深入海量金融数据进行研究分析、挖掘有效信号 开发和优化量化模型策略 协助主管跟踪优化量化策略在实盘的表现 其他相关工作 任职要求： 海内外知名高校在读，本科及以上学历，理工科专业 出色的编程技能，熟悉Python、Pandas等工具使用，扎实的代码功底和实战能力 具有扎实的数学统计功底，精通数理统计 在机器学习、深度学习方面有着扎实的理论功底 具备良好的创新意识，逻辑思维能力、数据分析能力和快速学习能力，能够承受一定的工作强度 优秀的个人品德，谦逊的做事风格，良好的沟通能力，乐观、积极、严谨而负责 全职实习 3个月及以上，实习后考虑全职工作优先 加分项： 竞赛(IOI、NOI、ICPC、IMO、IPHO、CMO等)经历并取得优异成绩者 有相关领域顶会或顶刊paper发表 有量化研究实习经历并取得一定的研究成果

岗位职责： 思考本源，寻找金融市场交易机会，构建因子模型 其他相关工作 岗位要求： 出色的编程技能，熟悉Python、Pandas等工具使用 精通单因子研究 热爱数理，拥有发散型思维，具备快速学习能力 优秀的个人品德，谦逊的做事风格，良好的沟通能力 乐观、积极、严谨而负责 熟悉机器学习、聚宽深度用户、竞赛获奖者优先（不限于NOI、ACM/ICPC、数学建模等

职位描述: 针对股指、商品期货，进行量化因子、模型研究 其他相关工作 职位要求: 本科以上学历 一年以上CTA量化研究工作，熟悉CTA研究方法，了解CTA相关特色数据，有一定的CTA因子储备 出色的编程技能，熟悉Python、Pandas等工具使用 优秀的个人品德，谦逊的做事风格，良好的沟通能力 乐观、积极、严谨而负责 对量化交易有浓厚兴趣，熟悉期货交易的业务知识 聚宽深度用户、各类竞赛获奖者、头部期刊论文者优先

岗位职责： 思考本源，寻找金融市场交易机会，构建因子模型 其他相关工作 岗位要求： 出色的编程技能，熟悉Python、Pandas等工具使用 精通单因子研究 热爱数理，拥有发散型思维，具备快速学习能力 优秀的个人品德，谦逊的做事风格，良好的沟通能力 乐观、积极、严谨而负责 熟悉机器学习、聚宽深度用户、竞赛获奖者优先（不限于NOI、ACM/ICPC、数学建模等）

你是否渴望站在科技与金融的最前沿，利用AI技术重塑量化投资的未来？我们正在寻找一位才华横溢且充满激情的AI专家，加入我们的创业团队。作为AI算法研究员，你将有机会： 探索前沿技术：运用深度学习、强化学习及其他各种前沿AI技术，探索开发和优化投资模型 创新挑战：解决复杂的金融建模问题，利用最新的技术或设计全新的算法 自我成长：在一个快速发展的行业中不断学习，获取最新的知识和技能，推动自己成为行业领袖 岗位亮点： 站在AI与金融的核爆点——探索深度学习、强化学习等在百亿级资金规模的前沿应用 与顶尖量化团队共事，不断追求极致，打造最强大的投资模型 掌控企业级算力集群，充分释放潜能 研究成果直接转化为实盘策略，分享超额收益分成 开放合伙人晋升通道，有望4年内成为量化金融大佬 我们希望你： 可以运用机器学习任一分支领域（包括但不限于深度学习、强化学习、统计学习、组合优化及其他相关前沿技术），开展量化模型的研究与开发工作 拥有海内外知名高校本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学或相关专业优先 具备丰富的机器学习应用场景算法实习/项目经验，包括但不限于搜索、推荐、广告、图像、自动驾驶等，且上线过有显著业务增量的模型算法优先 如果你喜欢挑战且对量化交易领域具备强烈的求知欲，那么欢迎加入聚宽！

岗位职责： 在这里你是一杆子到底的工程师。你可以偏算法，但也要有工程基础；你可以偏工程，但也要有为效果负责的勇气。 你可以没有相关经验，但不能没有快速学习的能力和对前沿技术探索的心。 1. Vibe Coding 提效体系建设 - 探索并落地 Vibe Coding 在真实工程场景中的最佳实践 - 设计并优化工程级 AI Coding Workflow - 推动团队研发效率提升 2. Agent 框架核心能力开发 - 设计与实现 Agent 核心模块 - 构建可扩展、可观测、可评估的 Agent 框架 3. 大模型驱动的内部工具建设 - 开发实际落地的内部提效工具 4. 前沿技术探索与落地 - 持续跟踪 Agent、推理模型、工具使用（Tool Use）等前沿进展 - 对新范式进行快速验证 - 推动新技术向工程落地 岗位要求： 1.顶尖海内外名校，计算机专业TOP3，或 ACM / NOI / ICPC 等竞赛获奖者 2.扎实的计算机基础（数据结构 / 操作系统 / 网络 / 机器学习） 3.能快速阅读源码 / 论文 4.熟练使用 Python / Go / C++ 至少一门 5.有复杂系统开发经验 6.有良好的 Debug 和问题拆解能力 【加分项】 1.有 Vibe Coding 实战经验，构建过中型以上项目 2.实际开发过 Agent 系统 3.熟悉以下任一方向： - RAG / 向量数据库 - 推理加速 / KV Cache / Serving（如 SGLang / vLLM） - 多 Agent 系统 4.有开源项目 / 技术博客 / 深度技术输出

职位描述: 基于基本面数据、特色数据进行量化因子、模型研究 其他相关工作 职位要求: 本科以上学历 对基本面量化有一定理解 两年以上基本面量化相关研究工作，熟悉公司基本面研究方法，了解市场各类特色数据 出色的编程技能，熟悉Python、Pandas等工具使用 优秀的个人品德，谦逊的做事风格，良好的沟通能力 乐观、积极、严谨而负责 对基本面量化交易有浓厚兴趣，熟悉证券交易的业务知识 聚宽深度用户、各类竞赛获奖者、头部期刊论文者优先

职位概述 负责设计并实现公司因子存储与数据基础设施（Factor Store & Data Infrastructure），在现有数据平台之上构建统一、高性能、可扩展的因子数据管理体系，支持多资产（股票 / 期货 / 宏观）系统化策略研发与生产运行。 岗位核心方向聚焦于： 因子存储体系（Factor Store） 时序 / 横截面数据组织 高吞吐离线计算链路 在线实时读写优化 因子血缘与版本管理 同时会参与因子计算框架与研究基础设施相关能力建设。 主要职责 设计并实现统一因子存储体系（Factor Store），支持横截面与时间序列因子的高效存储与查询； 设计因子数据模型与组织方式，支持多市场、多频率、高维度因子场景； 优化离线因子计算链路吞吐量，支持 TB / PB 级历史数据的大规模批量计算； 优化在线实时读写性能，支持低延迟因子加载、增量更新与研究访问； 构建因子元数据、版本管理与数据血缘体系，支持依赖追踪与实验复现； 设计因子缓存、分区、索引与冷热分层策略，提升整体存储与查询效率； 与因子计算引擎团队协作，打通因子从计算、持久化到研究生产使用的完整链路； 任职要求 本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计或相关专业； 扎实的 Python 工程能力，具备复杂系统设计与实现经验； 熟悉大规模数据存储与分析系统，理解列式存储与向量化计算模型； 熟悉时间序列与横截面数据结构，并理解其组织与访问模式差异； 熟悉数据密集型系统中的缓存、分区、索引与存储优化策略； 具备良好的系统抽象能力，能够设计可扩展的数据基础设施； 对金融数据或量化研究有基本理解（因子 / 收益 / 回测等概念）； 能独立负责模块级系统设计与工程实现（非脚本级开发）。 加分项 有量化研究平台、因子库、Feature Store 或数据平台建设经验； 熟悉列式存储与分析系统（Parquet / Arrow / ClickHouse / DuckDB）； 熟悉分布式计算与数据处理框架（Ray / Spark / Dask）； 有大规模时序数据库、OLAP 或 Lakehouse 系统设计经验； 理解数据血缘、元数据治理、版本化与实验复现体系； 有高性能优化经验（C++ / Rust / Cython / vectorization tuning）； ACM / IOI / NOI / Kaggle 等竞赛优秀成绩者优先。

岗位关键词：运维开发, 运维平台, DevOps, CI/CD, 自动化运维, 自动化部署 岗位职责： 1. 设计、搭建并维护量化研发环境的自动化部署平台，支持策略研发和线上系统； 2. 负责CI/CD 流程的规划与实施，实现代码到生产环境的一键发布与回滚； 3. 构建和维护研发及交易系统的监控、日志、告警体系，确保系统稳定运行； 4. 开发和维护内部运维工具，提高团队工作效率（Python/Go/CLI工具）； 5. 协助量化研发团队优化系统环境，提高资源利用率、稳定性和开发效率； 6. 与其他工程师和研究员协作，确保平台服务高可用、可扩展。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业； 2. 扎实的 Linux 基础，熟悉常用命令、shell脚本、系统性能调优； 3. 扎实的 Python 或 Go 编程能力，能独立开发运维工具或自动化脚本； 4. 熟悉Docker、Kubernetes及 CI/CD 流程（Jenkins/GitLab CI/CD 等）； 5. 熟悉监控/日志体系（Prometheus/Grafana/ELK/Alertmanager）； 6. 了解数据库、缓存及消息队列（MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka）； 7. 具有良好的问题分析能力和沟通协作能力，能与研发团队紧密合作。 【加分项】 1.有中等以上规模的Kubernetes集群管理经验； 2.有自动化运维平台、工具开发经验； 3.熟悉量化交易环境，包括行情处理/交易/因子计算/模型训练等系统； 4.了解高性能网络和分布式系统原理。