算法工程师（量化投资）

运用深度学习、机器学习以及大模型技术，对海量金融数据进行建模与分析，挖掘数据规律与内在逻辑；

在量化投研的不同环节（特征提取、价格预测、投资组合优化、风控等）落地前沿算法，提升策略表现；

跟踪大模型（LLMs, Multi-Modal Models, Agentic Systems）在金融领域的最新进展，并探索其在量化研究中的创新应用，如：投资逻辑提取、因子发现、策略生成与自动回测等；

参与前沿 AI 算法的预研与实验，推动公司在大模型 + 金融智能化的前沿突破。

国内外院校硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、物理等相关专业背景；

扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉时间序列建模、自然语言处理、强化学习中的一个或多个方向；

熟练掌握 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，具备独立开发、调优和创新能力；

熟悉 Python / C++ / Go 等至少一种编程语言，具备扎实的工程实现能力；

具备科研型思维方式和快速学习能力，对大模型和量化投资领域有强烈的兴趣和探索欲。 加分项

有大模型相关经验：如预训练模型微调、指令优化、RLHF/DPO、Agent框架、知识增强大模型、量化因子自动生成；

在 NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、CVPR、ACL、AAAI、IJCAI、WWW、SIGIR 等国际顶会或顶刊有论文发表；

在 Kaggle、金融建模大赛或 ACM/ICPC/NOI/NOIP 等竞赛中有优异成绩；

有量化实盘、因子研究、回测框架或交易系统相关经验。