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分为AI深度学习方向和高频因子方向 【AI算法研究员】 岗位内容: 1.在特征提取、收益预测、组合优化等不同场景实践AI算法; 2.针对不同金融数据，设计开拓性的深度学习网络结构; 3.紧跟领域前沿，推动基础研究，使其在不同量化场景下发挥信息提取、模型搭建等作用。 岗位要求: 1.国内外重点大学本科及以上学历，数学、物理、统计、计算机、电子等专业; 2.熟悉任意AI分支领域 (深度学习、强化学习、组合优化等)，具备科研创新能力; 3.扎实的代码功底，较强的工程实现能力，较强的自主学习能力; 4.熟练掌握至少一种深度学习框架(PyTorch，TensorFlow等); 5.对量化行业有热情，自我驱动能力强，坚定职业发展方向; 6.认同开放共进的团队文化，乐于挑战，勤奋踏实，严谨细致，有良好的沟通协调能力。 加分项： 1）ACM/ICPC/NOIP/NOI等赛事获奖选手，Kaggle金牌选手； 2）有丰富的研究成果，在国际顶会或期刊发表相关论文(包括但不限NIPS, ICML, CVPR, ACL)； 3）有中型以上规模的机器学习算法应用调优经验，如搜索/推荐/广告/图像/语音； 【高频因子策略研究员】 岗位内容: 1.对股票/期货市场微观结构进行数据分析，探索高频数据中的统计规律，归纳逻辑开发高频特征; 2.优化策略交易执行环节，提升高频策略的实盘表现，跟踪分析策略收益归因。 岗位要求: 1.国内外重点大学本科及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等理工科专业; 2.一年以上高频因子研究经验，深入了解使用level2逐笔数据或期货切片数据，在日内因子方面有过体系化研究; 3.熟练使用Python进行数据处理及建模，具备C++开发经验者优先; 4.学术研究经验丰富优先、有竞赛经验优先; 5.良好的团队合作意识和沟通能力。

岗位职责 1.参与高频交易平台和高频因子平台的设计和开发; 2.负责线上高频系统的运行维护、性能调优、故障处理等工作; 3.根据投研团队实际需求，开发辅助研究和交易的工具; 4.投研高频策略贴身实现及优化。 岗位要求 1.国内外重点大学本科及以上学历，计算机、电子、自动化类相关专业: 2.有C++后台开发经验，有良好的编码习惯; 3.熟练使用Linux系统，了解其架构;对于计算机底层原理有探索欲望; 4.有Geek精神，喜欢挑战，有发现问题并设计方案解决问题的能力，具备高度的责任感; 5.加分项：熟练使用numpy，pandas等数据处理相关库及了解其工作原理。

岗位内容: 1.深度挖掘财务报告、宏观数据、行业数据、另类数据等，构思、开发并验证新的、具有增量信息的股票基本面Alpha因子； 2.优化策略交易执行环节，提升策略的实盘表现，跟踪分析策略收益归因。

量化研究员（深度学习模型） 招聘对象：社招/校招/留用实习 岗位描述： 1.在特征提取、收益预测、组合优化等不同场景实践算法； 2.针对不同金融数据，设计开拓性的深度学习网络结构； 3.紧跟领域前沿，推动基础研究，使其在不同量化场景下发挥信息提取、模型搭建等作用； 岗位要求： 1.国内985或海外知名高校，数学、物理、统计、计算机、电子等专业硕士或博士学位；实习经历优秀者可放宽至本科。 2.熟悉任意AI分支领域 (深度学习、强化学习、组合优化等)，具备科研创新能力； 3.扎实的代码功底，较强的工程实现能力，较强的自主学习能力； 4.熟练掌握至少一种深度学习框架（Pytorch，Tensorflow等）； 5.对量化行业有热情，自我驱动能力强，坚定职业发展方向； 6.认同开放共进的团队文化，乐于挑战，勤奋踏实，严谨细致，有良好的沟通协调能力。 加分项： 1.ACM/ICPC/NOIP/NOI等赛事获奖选手，Kaggle金牌选手； 2.有丰富的研究成果，在国际顶会或期刊发表相关论文(包括但不限NIPS, ICML, CVPR, ACL) 3.有中型以上规模的机器学习算法应用调优经验，如搜索/推荐/广告/图像/语音。 PS: 不要求金融背景，公司打造的研究框架让你可以迅速上手并专注于AI算法的应用。

量化研究员（组合优化） 岗位描述： 1.深入研究多周期、多类型预测信号的联合优化，控制组合波动，提升组合收益； 2.持续迭代优化器，改进风险模型和评价标准，扩大策略容量； 3.设计新的信号需求，持续产出低相关组合； 岗位要求： 1.国内顶尖985或海外知名高校，数学、统计博士学位；实习优秀者可放宽至硕士、本科； 2.具备一定的组合优化方面相关经历，对多信号融合有系统性研究，对A股市场风格变化、alpha周期性变化有深刻认知； 3.扎实的代码功底，较强的工程实现能力，较强的自主学习能力； 4.对量化行业有热情，自我驱动能力强，坚定职业发展方向； 5.认同开放共进的团队文化，乐于挑战，勤奋踏实，严谨细致，有良好的沟通协调能力。

中低频 基本面因子 岗位内容: 1.深度挖掘财务报告、宏观数据、行业数据、另类数据等，构思、开发并验证新的、具有增量信息的股票基本面Alpha因子； 2.优化策略交易执行环节，提升策略的实盘表现，跟踪分析策略收益归因; 岗位要求: 1.国内外重点大学硕士及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等理工科专业，优秀本科生可以投递; 2.具备基本面因子研究经验，精通财务报表分析和金融数据体系，对基本面分析有强烈兴趣，会计和金融知识扎实； 3.熟练使用Python进行数据处理及建模，具备C++开发经验者优先; 4.学术研究经验丰富优先、有竞赛经验优先; 5.良好的团队合作意识和沟通能力。

岗位职责： 1. 参与数据资产平台的整体设计与核心功能开发，负责权限管理、自动化流程优化、系统性能调优及故障排查与处理； 2. 负责量化相关数据的开发工作，包括行情数据处理、衍生指标构建与数据管道的高效实现； 3. 根据投研团队的实际研究与交易需求，设计并开发高效、可靠的辅助分析工具与数据系统； 4. 深入参与量化策略的研发支持，实现策略逻辑并持续进行工程化优化与迭代。 任职要求： 1. 国内外重点高校本科及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化等相关专业背景； 2. 熟练掌握 C++、Python、Shell 编程语言，熟悉 Git 等版本控制工具； 3. 具备扎实的编程基础，拥有良好的代码规范意识、调试能力及工程实践习惯； 4. 了解CICD，具备使用 Jenkins、Kubeflow 等工具进行工作流编排与自动化调度的经验； 5. 熟悉量化研究的基本流程，对数据敏感，具备较强的数理逻辑分析能力； 6. 对量化金融领域有浓厚兴趣，具备强烈的目标导向意识和自我驱动力，能够快速学习并落地业务需求。 7. 加分项：了解证券市场及主流金融工具（如股票、期货、债券、基金等）的基本运作机制；

高频因子 岗位内容: 1.对股票/期货市场微观结构进行数据分析，探索高频数据中的统计规律，归纳逻辑开发高频特征; 2.优化策略交易执行环节，提升高频策略的实盘表现，跟踪分析策略收益归因; 岗位要求: 1.国内外重点大学硕士及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等理工科专业; 实习经历优秀者可放宽至本科。 2.一年以上高频因子研究经验，深入了解使用level2逐笔数据或期货切片数据，在日内因子方面有过体系化研究; 3.熟练使用Python进行数据处理及建模，具备C++开发经验者优先; 4.学术研究经验丰富优先、有竞赛经验优先; 5.良好的团队合作意识和沟通能力。

岗位描述： 1）主导或参与大规模参数量的深度学习网络（Transformer等）的端到端（End-to-End）架构设计与训练，探索AI在量化交易中的前沿应用； 2）针对高维、异构的金融时序与多模态数据，设计开拓性的特征提取、收益预测与组合优化算法； 3）紧跟领域前沿，推动大模型技术与量化场景的结合，通过模型架构创新与优化，发挥极致的信息提取与策略生成能力。 岗位要求： 1）国内外重点大学本科及以上学历，数学、物理、统计、计算机、电子、人工智能等相关专业； 2）熟练掌握深度学习基础理论，对 Transformer、LLM、RL（强化学习）或组合优化算法有深刻理解； 3）扎实的代码功底与顶尖的工程实现能力，熟悉大规模并行训练与分布式系统调优； 4）熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch 必备，TensorFlow 等）； 5）对将前沿AI技术应用于复杂系统抱有热情，自我驱动力强，极强的科研创新与独立探索能力； 6）认同开放共进的团队文化，乐于挑战，勤奋踏实，严谨细致，有良好的沟通协调能力。 加分项： 1）大模型实战经验：有丰富的 LLM、VLM（视觉语言模型）或多模态大模型从零预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）及对齐经验； 2）顶会论文：在国际顶级AI/ML/NLP/CV会议或期刊（如 NIPS, ICML, CVPR, ACL, ICLR）发表过高质量论文； 3）竞赛大牛：ACM/ICPC/NOIP/NOI等赛事获奖选手，或 Kaggle / 天池 等顶级算法赛事金牌选手； 4）海量数据处理：有中大型规模的海量数据机器学习算法应用与调优经验（如搜索、推荐、广告、大语言模型预训练等）。 PS： - 不要求金融背景：公司配有强大且成熟的量化基础设施与投研框架，让你能迅速上手并专注于前沿AI算法的探索与应用。 - 广阔的资源支持：提供海量算力与真实的工业级数据，支持你将最疯狂的AI想法转化为生产力。

岗位内容: 1.深度挖掘财务报告、宏观数据、行业数据、另类数据等，构思、开发并验证新的、具有增量信息的股票基本面Alpha因子； 2.优化策略交易执行环节，提升策略的实盘表现，跟踪分析策略收益归因; 岗位要求: 1.国内外重点大学硕士及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等理工科专业，优秀本科生可以投递; 2.具备基本面因子研究经验，精通财务报表分析和金融数据体系，对基本面分析有强烈兴趣，会计和金融知识扎实； 3.熟练使用Python进行数据处理及建模，具备C++开发经验者优先; 4.学术研究经验丰富优先、有竞赛经验优先; 5.良好的团队合作意识和沟通能力。

岗位内容: 1.根据量化领域特点，参与特征库因子库的构建，优化训练数据预处理流程; 2.对接策略研发人员，参与模型算法研究和框架的实现; 3.机器学习的离线分布式训练系统的开发，构建完整的深度学习训练系统的pipeline，提高策略研发效率; 4.针对量化领域的业务特点，开发在线推理系统，对接实时交易系统; 5.DL场景下训练系统和推理系统的性能持续优化。 岗位要求: 1.国内外重点大学本科及以上学历，计算机、电子、自动化相关专业: 2.熟悉python/C++等编程语言，拥有良好代码规范; 3.熟悉docker/kubernates，具有分布式系统服务/并行计算系统设计与研发优化经验; 4.熟悉主流深度学习框架，如PyTorch/TensorFlow等; 5.具有较好的沟通协调能力、团队合作能力、文档编写能力: 6.高度的工作热情和责任感，工作细致严谨、积极解决问题创造价值。