上海明汯投资管理有限公司

量化投资是以大数据为基础、以策略模型为核心、以程序化交易为手段、以追求绝对收益为目标的投资方法。优秀的策略能否真正带来收益，需要足够稳定和高效的系统来支撑和实现。 关键词：性能优化、分布式架构、交易系统、低延迟、稳定性等 你将会 - 设计、实现并维护研究工具链； - 持续完善研究系统与交易系统； - 提高数据加载速度、缓存利用率，优化分布式训练流程，提升训练中的GPU利用率； - 设计和实现各类机器学习训练工具，简化从回测到实盘的部署流程，方便研究员管理模型、数据、算法等模块，加速模型的开发和测试。 职位要求 我们希望你 - 计算机、数学、统计学或相关专业; - 熟悉C++、CUDA、Python等多种语言/工具，扎实代码功底和工程实现能力。 加分项 - 在IOI，NOI，ICPC，CCPC，TopCoder等竞赛中获奖； - 熟悉分布式计算/异构计算，有低延迟/高性能计算相关经验； - 熟练掌握Tensorflow/Pytorch之一，熟悉分布式训练架构与调优； - 熟悉高性能 RDMA 通信等相关知识； - 有参与大型开源项目的经验。

量化投资是以大数据为基础、以策略模型为核心、以程序化交易为手段、以追求绝对收益为目标的投资方法。优秀测策略能否真正带来收益，需要足够稳定和高效的系统来支撑和实现。 关键词：性能优化、离线数据平台、交易系统等 你将会 - 设计、实现并维护研究工具链； - 持续完善研究系统与交易系统； - 提高数据加载速度、缓存利用率，优化分布式训练流程，提升训练中的GPU利用率； - 设计和实现各类机器学习训练工具，简化从回测到实盘的部署流程，方便研究员管理模型、数据、算法等模块，加速模型的开发和测试。 我们希望你 - 计算机、数学、统计学或相关专业; - 熟悉C++、CUDA、Python等多种语言/工具，扎实代码功底和工程实现能力。 加分项 - 在IOI，NOI，ICPC，CCPC，TopCoder等竞赛中获奖； - 熟悉分布式计算/异构计算，有低延迟/高性能计算相关经验； - 熟练掌握Tensorflow/Pytorch之一，熟悉分布式训练架构与调优； - 熟悉高性能 RDMA 通信等相关知识； - 有参与大型开源项目的经验。

工作职责: 负责分布式存储相关技术方案和研发工作。 工作要求: 精通Linux/Unix平台上的C/C++编程，熟悉python或golang； 熟悉常用的算法和数据结构； 熟悉网络编程,多线程编程技术,并且具备丰富的后台研发项目经验； 熟悉存储设备、文件系统、Linux操作系统原理； 富有激情和创造力,学习能力强,良好的沟通能力和团队合作能力； 优秀的分析问题和解决问题的能力,勇于接受挑战。 具有以下条件者优先: 熟悉分布式系统理论，熟悉开源分布式文件系统，缓存系统，了解架构/原理/调优/运维等相关知识； 有大规模分布式系统架构设计和相关研发经验； 熟悉 libaio/liburing 等 linux 异步I/O库，熟悉grpc/brpc等通信框架； 熟悉 RDMA/RoCE 等通信协议。

高效且稳定的AI基础架构和开发工具链，是领先的策略模型能够诞生和不断优化的重要基础。我们致力于打造一流的高性能计算平台，不断优化AI基础设施、模型训练和推理服务，探索金融市场的未来。 你将会 - 参与量化交易模型训练框架的开发及性能优化工作; - 优化CPU/GPU的推理延迟，根据业务编排算子，组织计算流水线，优化算子的执行效率，实现等效可替换算子等工作； - 提高数据加载速度、缓存利用率，优化分布式训练流程，提升训练中的GPU利用率； - 设计和实现各类机器学习训练工具，简化从回测到实盘的部署流程，方便研究员管理模型、数据、算法等模块，加速模型的开发和测试。 我们希望你 - 国内外知名院校本科及以上学历，计算机、通信、软件工程等计算机相关专业； - 熟悉C++、CUDA、Python等语言，扎实代码功底和实战能力； - 熟练掌握Tensorflow/Pytorch之一，熟悉分布式训练架构与调优； - 熟悉高性能 RDMA 通信等相关知识。 加分项 - 在IOI，NOI，ICPC，CCPC，TopCoder等竞赛中获奖； - 熟悉分布式计算/异构计算，有低延迟/高性能计算相关经验； - 有模型生命周期管理、模型上下线流水线设计经验； - 有参与大型开源项目的经验。

量化投资是以大数据为基础、以策略模型为核心、以程序化交易为手段、以追求绝对收益为目标的投资方法。优秀的策略能否真正带来收益，需要足够稳定和高效的系统来支撑和实现。 关键词：AI推理/优化、离线数据平台、交易系统、K8s等 你将会 - 设计、实现并维护持续开发和完善处理海量金融数据的量化研究基础架构和研究工具链； - 持续开发和完善高性能交易系统； - 设计和实现各类模型训练工具，简化从回测到实盘的部署流程，方便研究员管理模型、数据、算法等模块，加速模型的开发和测试； - 参与部分策略的实现及算法执行的优化； - 提高数据加载速度、缓存利用率，优化分布式训练流程，提升训练和推理中的硬件利用率。 我们希望你 - 计算机、软件工程、电子工程、数学、统计学或相关专业; - 熟练掌握C++/Python/Go/R等至少一种或多种编程语言，扎实的代码功底和工程实现能力； - 具有良好的沟通表达能力和学习能力，对新技术充满好奇心，有强烈的责任感和自我驱动力。 加分项 - 在IOI，NOI，ICPC，CCPC，TopCoder等竞赛中获奖； - 熟悉分布式计算/异构计算，有低延迟/高性能计算相关经验； - 熟悉高性能 RDMA 通信等相关知识； - 有参与大型开源项目的经验。

明汯投资是国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的量化私募管理人，我们始终致力于通过机器学习方法探索金融市场，提升投资组合的竞争力和收益。 你将会 - 运用各类深度学习、机器学习方法对海量数据建模，发掘数据规律，寻找数据内在逻辑，持续优化模型； - 研究探索前沿的机器学习算法在金融领域的应用。 我们希望你 - 国内外知名院校本科及以上学历，计算机、数学、统计学、物理等相关专业； - 熟悉机器学习基础理论、对深度学习算法有较深刻理解，在时间序列、自然语言处理、图像处理、数据挖掘等某一细分领域有相关经验； - 编程能力出色，熟练掌握 PyTorch/TensorFlow，能够基于其中的一个框架快速开发和实现各类前沿深度学习模型，具备创新能力，对模型做改进和调优； - 具备科学化思维方式和较强自学能力，对机器学习在金融领域的应用有强烈的探索欲。 加分项 - 在各类学科竞赛中获奖者优先，在机器学习知名比赛如 Kaggle 等成绩优秀者； - 在机器学习、数据挖掘、推荐系统等国际顶会(如 NeurIPS、KDD、CVPR、ICML、ACL、 AAAI、COLT、AISTATS、 WWW、SIGIR、IJCAI等)或期刊有相关论文发表； - 拥有丰富的机器学习相关领域实践经验，参与完成过有影响力的机器学习应用项目。

1、参与量化交易模型训练框架的开发及性能优化工作； 2、优化CPU/GPU的推理延迟,根据业务编排算子,组织计算流水线,优化算子的执行效率,实现等效可替换算子等工作； 3、提高数据加载速度、缓存利用率,优化分布式训练流程,提升训练中的GPU利用率； 4、设计和实现各类机器学习训练工具,简化从回测到实盘的部署流程,方便研究员管理模型、数据、算法等模块,加速模型的开发和测试。 我们期望你： 1、计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位； 2、熟悉C++、CUDA、Python等多种语言,扎实代码功底和实战能力； 3、熟练掌握Tensorflow/Pytorch之一,熟悉分布式训练架构与调优； 4、熟悉高性能 RDMA 通信等相关知识。