算法工程师（股票基金量化方向）

1. 01

   协助团队开展投资项目量化研究，参与股票/基金等多因子因子和策略的挖掘、构建、回测与优化工作。

2. 02

   协助搭建、优化量化算法模型，跟踪模型运行绩效并提出优化建议，参与策略迭代。

3. 03

   跟踪量化领域前沿动态，协助整理研究报告，配合完成投资项目相关量化支持工作。

基础要求： 编程能力：熟练掌握Python，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn等库，理解XGBoost、LightGBM核心原理并具备建模经验，能独立编写代码、处理海量金融数据。 专业基础：具备扎实的金融理论、数理统计、概率论与线性代数基础，掌握时间序列分析与机器学习原理，能将专业知识应用于量化算法研究，具备算法建模经验。 职业素养：对量化投资有浓厚兴趣，逻辑思维与学习能力强，工作严谨踏实，具备团队协作与沟通能力，能承受一定压力，服从团队安排。 加分项： 有股票多因子挖掘、验证、优化经验，熟悉IC/IR分析、分层回测等因子检验方法，能独立完成因子研究。 有FOF研究、大类资产配置经验，了解FOF策略构建、基金筛选与组合优化逻辑。 参与过量化竞赛（如WorldQuant Challenge）、科研项目或量化实习，能提供研究成果与回测报告。 熟悉金融市场特性，掌握Wind、同花顺、Tushare等常用数据源及接口。 了解深度学习、强化学习等前沿算法在量化投资中的应用并有实践。 具备大模型因子挖掘经验。