粤港澳大湾区数字经济研究院(国际先进技术应用推进中心(深圳))

工作职责:
1、负责企业 AI 知识管理与应用平台开发及维护，参与需求分析与功能迭代；
2、结合应用场景，参与产品交互和 UI/UX 设计优化，完成原型、界面及交互流程设计；
3、与后端协作，制定接口规范，实现优质界面与交互体验；
4、优化前端性能，提升页面加载速度与响应性；
5、编写可复用组件与库，参与前端技术选型和架构设计；
任职资格:
1、本科及以上学历，计算机相关专业，熟悉 HTML、CSS、Java script/Type script；
2、熟练掌握 React、Vue.js 或 Angular 中至少一种框架，了解React、服务端渲染技术，具备组件化开发和前端工程化经验；
熟练使用v
0、Cursor等AI工具者优先；
3、具备文档编辑界面设计能力，熟悉现代编辑器交互模式与设计原则；
4、有 UI 设计基础，能使用 Figma、Axure 等原型设计软件；
5、了解生成式AI、图可视化、数据标注等系统的交互流程。

【工作职责】 - 优化算法结构和性能, 参与设计和实现VLM算法, 并在实际应用中进行优化和改进 - 参与VLM算法工程化的全流程开发, 包括算法训练, 模型结构优化加速, 模型蒸馏剪枝, 边缘部署和集群部署等 【任职要求】 - 了解深度学习开集/闭集目标检测常用算法, 如YOLO, ViT, Swin Transformer, DINO, DETR, GroundingDINO等 - 优秀的编程能力, 熟练使用Python, 熟悉主流深度学习框架Pytorch、Tensorflow等 【加分项】 - 有实际的模型训练, 网络结构优化、内存优化经验加分 - 熟悉轻量化深度学习模型方法, 如蒸馏、剪枝、量化等，有实际项目开发经历优先 - 实践动⼿能⼒强，Kaggle，天池，ACM/ICPC等⽐赛获奖者优先 - 熟悉并应用过onnxruntime、tensorrt等优先

【工作职责】
1、参与运筹优化算法的研究与开发，聚焦算法效率优化。
2、对现有的优化算法进行性能评估与分析，找出性能瓶颈并进行优化。
3、协助开发新的算法模型，支持不同业务场景下的需求，提升算法的计算效率和运行速度。
4、与团队成员密切合作，协助集成优化算法，确保其在不同平台上的高效运行。
5、进行实验数据的收集与分析，为算法优化提供依据。
【任职要求】
1、在运筹学、计算机科学、数学、统计学等相关领域的本科或研究生阶段的学生。
2、熟悉常见的优化算法（如线性规划、整数规划、启发式算法等），有一定的理论基础。
3、熟练掌握至少一种编程语言（如 Python、C++、Java），具有算法开发的经验。
4、对算法效率优化有浓厚兴趣，能够在实际应用中进行性能分析与调优。
5、具有良好的逻辑思维能力和团队合作精神，能快速理解复杂问题并提出解决方案。
6、具有良好的英语阅读能力，能够阅读和理解相关的英文文献和技术文档。

资源：视觉算法实习生 可提供8个A100，16个4090 特别优秀的可以留用，留用薪酬参考大厂水平 业务方向：半导体行业视觉检测、工业自动化检测 关键词：3D单目深度重建 深度估计 深度补全 深度预测 投个简历聊一聊吧 识渊科技官网https://www.sailyond.com/#/ IDEA研究院官网：www.idea.edu.cn 工作职责:
1、 基于高端制造业场景的真实数据，构建高质量3D单目深度重建开源数据集，评估对比现有主流3D单目深度重建算法的性能；
2、开发3D单目深度重建相关算法，应用于高端制造业场景，针对复杂场景进行算法迭代，提升鲁棒性与实时性；
3、负责研究成果的论文投稿及支持算法方案的部署落地。
任职资格:
1、本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业；
2、熟悉Linux开发环境，具备C++/Python编程基础，了解OpenCV/PCL及PyTorch/TensorFlow等框架；
3、在人工智能国际顶级会议或期刊发表相关论文者，尤其是有3D单目深度重建工作经验者优先；
逻辑严谨，具备优秀的问题拆解能力和抗压能力，能独立完成实验设计和算法模块开发。

任职资格 1.本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业； 2.熟悉Linux开发环境，具备C++/Python编程基础，了解OpenCV/PCL/PyTorch/TensorFlow等至少一种框架； 3.逻辑严谨，具备优秀的问题拆解能力和抗压能力，能独立完成算法模块开发。 工作职责 1.开发基于机器视觉与深度学习的感知算法，如目标检测、位姿估计等，应用于机械臂抓取场景； 2.针对复杂工业场景（如无序抓取、遮挡物体识别）进行算法迭代，提升鲁棒性与实时性； 3.支持算法方案的部署落地，负责项目沟通对接。

工作职责 1.参与开发面向金融场景的自动化文本分析和生成工具，比如政策一致性分析、金融文本写作、金融数据处理及可视化等 2.参与基于 Qwen、deepseek 系列或其他开源大模型的优化，包括模型微调、提示词工程及下游任务的效果改进 3.跟进该领域的前沿进展，对相关产品和项目进行持续优化 任职资格 1.计算机、软件等相关专业，熟悉Python语言，本硕皆可 2.对NLP、机器学习及深度学习算法有深入了解和掌握 3.对LLM 领域感兴趣，具有钻研精神，英语读写能力强，熟练掌握中英文学术论文的调研技巧 4.有大语言模型相关（如RAG）项目开发经验者优先 5.可以在深圳本地实习半年以上

需求部门：AI金融与深度学习研究中心 【门槛】 对大模型对llm这块有实际理解和兴趣较深，follow该领域的进展和论文 【关键词：】 Pretrain/SFT Test-time Scaling RL Quant Domain 【参与项目介绍】 世界首个Human-AI交互式投资研究系统，在2024WorldQuant世界量化金融建模大赛中首次代表人工智能击败绝大多数人类参赛者，在47000支队伍中获得全球第三名。 Alpha-GPT的因子挖掘效率目前为：Alpha-Gpt单机一周挖掘1763个高质量金融因子（Total Unsubmitted Alphas1498100，Total Active Alpahs 1763,Total Alphas 1500029）相当于100个投资研究员1个季度的工作产出。 【岗位亮点】 ①弹性工作制（核心时段在岗即可） ②湾区核心地段办公+最高标准餐补/房补，具有竞争力的市场薪酬 ③开放实验室资源（英伟达A100集群/金融数据库权限） ④超强带教！！！！超有深度的纯量化实习！ 【岗位职责】 ●与团队一同在量化金融领域探索并应用最前沿的AI技术，开展创新性研究和实验。 ●构建并完善基于深度学习的量化投资算法，优化其在金融数据上的表现。 ●设立和完善算法评估标准，确保研究成果的科学性、实用性和严谨性。 ●紧密关注AI和量化金融的最新进展，持续优化并升级研究方法和模型。 【任职资格】 ●计算机及相关专业研究生和博士，特别优秀的本科生也欢迎申请 ●具有扎实的编程功底和深度学习/机器学习基础，熟练掌握 PyTorch， 能够基于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； ●对量化金融行业感兴趣，能动性强，有强烈意愿做出高水平工作，愿意研究解决AI与量化金融结合的核心问题 ●有相关领域顶级会议/期刊论文发表经验或知名开源项目贡献经验者优先

任职资格 1.本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业； 2.熟悉Linux开发环境，具备C++/Python编程基础，了解OpenCV/PCL/PyTorch/TensorFlow等至少一种框架； 3.逻辑严谨，具备优秀的问题拆解能力和抗压能力，能独立完成算法模块开发。 工作职责 1.开发基于机器视觉与深度学习的感知算法，如目标检测、位姿估计等，应用于机械臂抓取场景； 2.针对复杂工业场景（如无序抓取、遮挡物体识别）进行算法迭代，提升鲁棒性与实时性； 3.支持算法方案的部署落地，负责项目沟通对接。

工作职责: 1.参与垂直场景的大语言模型的训练及部署； 2.参与探索知识驱动的大语言模型推理增强技术和合成数据相关技术； 3.参与开发基于大语言模型技术、合成数据技术、检索增强生成技术、知识图谱技术、NL2SQL技术、深度研究（DeepResearch）技术以及多智能体技术的知识管理系统和合成数据平台； 4.参与大模型开发中的工程任务，包括但不仅限于数据处理，爬虫，模型部署等； 5.参与大模型应用落地的工程任务，包括应用场景的后端算法模块开发，比如langchain应用、MCP服务等； 6.跟进该领域的前沿进展，对相关产品和项目进行持续优化； 任职资格: 1.计算机、软件等相关专业，本硕皆可； 2.具备NLP及大语言模型的相关基础理论知识，有相关实战项目经验或论文发表； 3.熟悉python语言和常见的深度学习、自然语言处理框架，比如pytorch，huggingface等； 4.有大语言模型训练经验，熟悉一种大模型训练工具（Llama-factory、Deepspeed等）； 5.有大语言模型相关项目，尤其是RAG、GraphRAG和NL2SQL项目经验者优先； 6.油深度研究（DeepResearch）框架（如LangChain、LangGraph、OpenDeepResearch）开发经验者优先； 7.可以在深圳本地实习半年以上。

工作职责: 1.研究及开发针对大模型继续预训练和指令微调的合成数据技术和平台； 2.研究面向复杂推理场景的大语言模型多智能体系统； 3.进行实验并撰写相关论文，以及协助团队推进算法和模型在业务场景的落地； 任职资格: 1.计算机、软件等相关专业研究生； 2.具备NLP及大语言模型的相关基础理论知识，有相关实战项目经验或论文发表； 3.熟悉python语言和常见的深度学习、自然语言处理框架，比如pytorch，huggingface等； 4.对合成数据、图增强大模型推理技术、多智能体、小语种模型等领域中至少一项有深入研究的候选人优先； 5.在ACL, EMNLP, NAACL, ICLR, NeurIPS, ICML, KDD, WWW, AAAI等AI领域顶级会议上发表过论文的候选人优先； 6.有大语言模型训练分布式经验，熟悉一种大模型分布式训练或推理工具（Deepspeed，Megatron，LLaMA-Factory，vLLM等）的候选人优先； 7.可以在深圳本地实习半年以上的同学优先。

工作职责 1.研究AI算法的边缘部署，包括将模型部署到多种边缘设备上，全面评估模型/算子在多种边缘设备上的运行效率； 2.研究模型量化策略，评估不同模型/算子的量化性能表现； 3.分析和解决算法边缘部署优化过程中的问题，对算法的性能瓶颈进行优化； 4.支持创新研发成果的项目落地、专利申请和论文投稿。 任职资格 1.研究生及以上学历或海内外重点大学本科学历，计算机、图像处理、机器人、物理、数学等相关专业毕业，具有良好的数学和编程基础； 2.曾第一作者发表过计算机视觉领域顶会或优秀期刊论文或作为核心贡献者参与过AI开源项目； 3.在模型轻量化和边端部署方向有丰富经验，熟悉Onnx/TFLite/Paddle-Lite/MNN/TNN/CoreML等框架者优先 4.动手能力强，熟练使用C/C++、python，熟悉主流pytorch、tensorflow等； 具有开放的心态，善于沟通和团队合作。

【工作职责】 1、通过优化技术方案，提升产品体验； 2、探索前沿技术、跟进AI行业发展。 【岗位要求】 1、计算机相关专业本科及以上学历； 2、热爱前端，有丰富的编码实战经验； 3、熟悉JS//HTML/CSS等前端开发语言； 4、熟悉vue2/vue3,并有过页面开发的经验； 6、了解后台技术，如JSP/python/php/Node.js； 7、了解常见的web/app/小程序前后端系统架构； 8、掌握常见的算法能力； 9、掌握常见网络协议和相关的其他底层网络协议的全面知识。 工作地点：深圳 尽快到岗，能长期实习优先，每周4-5天

【工作职责】 担任渲染器开发团队中的聘渲染器艺术家。 主要工作是创作高品质案例，充分展示渲染器功能。 需结合渲染器特性，构思并制作有挑战性与视觉冲击力的三维案例，以体现产品的表现力上限。 【任职要求】 教育背景：需为美术相关院校专业毕业，有良好的美术基础。 审美素养：具有敏锐且前沿的审美眼光，能依据不同需求准确定位画面风格，使作品富有艺术感染力。 材质编辑能力：深度精通材质编辑，全力还原材质的逼真视觉效果，对各类材质的特性与表现有深入研究。 软件熟练程度：熟悉Houdini、Maya等软件，对材质与灯光有透彻理解与丰富实践经验，能独立完成场景光照设计，熟练构建各种光影效果。 【加分项】 全流程技术掌握：胜任全流程三维制作，可从建模到后期合成全程参与，具备多方面综合技能。 优秀作品案例：有知名三维作品案例，或曾获得相关奖项，能证明自身创作水平。 大型项目经历：参与过大型知名影视项目，熟悉大型项目运作模式与团队协作要求。 【请务必附带个人作品集】

工作职责: 1. 协助部门的品牌传播内容设计工作：主KV、海报、传单、活动介绍页、B2C邮件，并且优化社交媒体视觉内容（如Instagram post、LinkedIn、运营图），以及线下物料延展。 2. 有机会参与品牌视觉升级项目，以及设计规范的制定。 3. 如果你会剪辑视频更加分，也可以参与短视频内容制 任职资格: 1. 本科或硕士在读，工业、视觉等设计类相关专业优先，实习时间不少于3个月，每周到岗时间至少4天. 2. 擅长使用 Illustrator, Photoshop, Mastergo等设计软件，熟练使用AIGC工具（MJ,SD,ComfyUI 等）优先，会用Premiere Pro、After Effects等更好，有良好的视觉排版能力和审美，懂基础品牌一致性和信息传达逻辑； 3. 有优秀的审美和视觉表达能力，对设计创造有所追求； 4. 有良好的沟通能力和理解力，具备团队协作精神，对于各个反馈可及时响应； 5. 责任心强，有认真负责的业务态度和积极主动的学习心态。

任职资格 1.本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、机器人等相关专业； 2.熟悉Linux开发环境，具备C++/Python编程基础，了解OpenCV/PCL/PyTorch/TensorFlow等至少一种框架； 3.逻辑严谨，具备优秀的问题拆解能力和抗压能力，能独立完成算法模块开发。 工作职责 1.开发基于机器视觉与深度学习的感知算法，如目标检测、位姿估计等，应用于机械臂抓取场景； 2.针对复杂工业场景（如无序抓取、遮挡物体识别）进行算法迭代，提升鲁棒性与实时性； 3.支持算法方案的部署落地，负责项目沟通对接。

【工作职责】 1. 对大语言模型（LLM）生成内容进行质量评估，例如准确性、逻辑性、表达自然度等。 2. 协助检查训练数据，发现问题并提出反馈。 3. 协助团队改进模型和数据的表现。 【任职要求】 1. 熟悉日语，能流畅读写；有日本生活经验优先。 2. 对AI或语言模型有兴趣即可，不要求深厚技术背景。 3. 细心、有耐心，能发现细微问题。 4. 良好的沟通能力和团队协作意识。

【工作职责】 1. Function Calling数据集设计与处理：设计、构建和清洗用于训练和评估LLM Function Calling能力的高质量数据集。 2. Function Calling场景的LLM训练：负责或参与在Function Calling特定场景下的大语言模型后训练（Post-training）工作，包含不限于强化学习微调等。 3. 模型效果优化与评估：持续提升模型在具体场景中的Function Calling效果（如成功率、准确性、效率）或者模型在相关公开评测榜单（如ToolBench, API-Bank等）上的表现，并针对性进行优化。 4. 技术创新与研究：针对Function Calling训练中的挑战（如奖励设计、样本效率、策略优化等），提出创新的强化学习算法或训练方法改进方案。将研究成果沉淀并撰写成高质量技术报告或学术论文，目标是发表于顶级会议（顶会）。 【任职要求】 1. 计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业在读硕士/博士研究生（优秀本科生亦可考虑）。 2. 深入理解并熟练掌握主流强化学习算法，特别是 PPO、GSPO 及其变种。具备动手实现或调优相关算法的经验。 对大语言模型（LLM） 的基本原理、训练/微调流程（尤其是RLHF/RLAIF）有扎实理解。 加分： 了解或接触过 Function Calling / Tool-Using 相关技术或项目。 3. 在人工智能、机器学习、自然语言处理等领域有顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等）论文发表经历者优先。具备良好的问题分析、算法设计能力和严谨的实验评估习惯。 4. 对LLM和强化学习技术充满强烈的技术热情，渴望在AI前沿领域进行探索并做出实际贡献。 5. 良好的沟通能力和团队协作精神。

机构简介 IDEA研究院（Intelligent Digital Economy Academy）是一家面向人工智能和数字经济产业的创新型科研机构。研究院聚焦AI前沿技术与产业应用，汇聚了世界顶尖的科研人才。 其中AI金融中心致力于发展最前沿的 AI技术，让金融投资更精准、更迅捷、更安全。面向金融投资场景需求，我们研发最前沿的深度学习、强化学习、端到端大模型、多模态知识图谱可解释AI等技术,在更高更深更广的维度上优化金融预测我们运用前沿的 A技术挖掘跨市场、跨品种跨周期、跨领域的金融数据，“发掘传统方法无法发现的金融规律和风险信号。我们研发全流程自动化的投资风险建模平台，实现“算法生产法、模型建造模型“投研新范式。 工作地点： 深圳市福田保税区 实习期： 不少于2个月，每周至少4天（可协商） 实习性质：日常实习 一、 工作内容 您将作为经济超脑团队的重要成员，深度参与数字经济大模型的构建 经济超脑项目——融合经济金融行业知识与财经数据分析能力，实现从复杂问题拆解、数据价值挖掘到精准解读分析的全流程覆盖。聚焦经济运行分析核心场景，协助统计、发改等核心政府部门实现科学化决策与数据驱动综合治理 核心工作包括： 1.结构化数据清洗： o使用Python（Pandas/Numpy）处理宏观经济数据（GDP/工业产值/CPI）及微观数据（企业财报） o执行数据格式标准化、异常值智能修正、跨字段逻辑一致性校验 2.智能查重检测：  o开发基于关键字段（ID/时间戳/地理编码）的重复记录识别算法 o自动化生成数据去重报告，标注重复模式与影响范围 3.矛盾数据溯源： o设计冲突检测规则（如区域经济指标矛盾阈值>5%） o输出冲突数据溯源清单，定位数据采集链路问题环节 4.缺失根因分析： o构建字段完备性扫描引擎，识别关键字段缺失 o分析缺失根因（采集遗漏/逻辑漏洞），输出数据补全建议方案 1.学历与专业： 本科大三/大四或硕士在校生，数据分析相关专业 2.经验技能： •必备技能： –精通 Python（Pandas/Numpy） 数据清洗与转换。 –掌握数据结构化处理方法（格式转换、异常值修正、逻辑校验）。 –熟悉数据质量检测技术（查重、冲突识别、缺失分析）。 •加分项： –了解宏观经济指标（GDP、工业产值）或企业财务数据。 我们为您提供 【专业成长平台】 •深入接触海量宏观经济指标（GDP/CPI/工业产值）及百万级企业财报数据，构建稀缺数据处理经验。 •掌握工业级数据治理方法论（冲突溯源、缺失根因分析），提升技术深度。 【高效协作环境】 •开放使用Python高级工具链（Pandas/Numpy/Dask），配备高性能计算资源。 •扁平化管理，直接参与数据质量标准的制定与优化。 【可持续价值】 成果直接驱动业务决策（如经济预测模型、企业风险评估）。

【工作职责】 1.与团队紧密协作，推进AI产品及解决方案的研发与落地； 2.协助完成数据的构建、清洗与预处理； 3.参与大模型的训练实验、效果评估与优化； 4.深度参与基于 LLaMa、Qwen、DeepSeek 等开源大模型的优化、微调及应用探索； 5.参与强化学习相关研究与实验，如 DPO、PPO、GRPO 等方向； 6.跟进 AI、强化学习及推理加速等前沿技术，推动创新算法在项目中的落地应用。 【任职要求】 1. 计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业本科及以上学历； 2. 编程基础扎实，熟练掌握 Python，熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch）； 3. 具备机器学习、深度学习或自然语言处理方面的知识； 4. 有大语言模型（LLM）、强化学习或推理加速相关经验者优先； 5. 具备独立思考与问题解决能力，良好的沟通协作意识和团队精神。

实习期3-9个月因人因具体方向而异，承担长链条的研发 非螺丝钉岗位，有留用机会； 算力数据条件充分！媲美头部量化机构！ 方向一：基于深度学习、强化学习的期货高频策略全流程 方向二：AI金融研究（Pretrain/SFT Test-time Scaling RL Quant Domain），主要参与研究AI agent在量化投资的实践应用与前沿理论，在改进工程的基础上发表前沿的论文 方向三：股票高频因子/模型研究（ML），基于元学习路线 方向四：期权中低频策略研究，期权定价研究等 【岗位职责】 基于市场微观结构,设计和开发新的期货高频交易策略 对现有策略进行持续优化,提升策略的盈利能力和稳定性 进行市场数据分析和研究,挖掘潜在的交易机会 基于已有的策略回测框架,进行策略模拟和参数优化 协助策略部署上线,监控策略运行情况 【任职资格】 教育背景】 统计学/数学/物理/计算机等相关理工科硕士及以上学历；博士优先考虑 重点高校优先 【专业技能】 扎实的数理基础和统计分析能力 精通Python/C++等至少一门编程语言 熟悉常用机器学习算法和数据分析工具 具备市场微观结构理论基础 【经验要求】 有高频数据处理或因子研究相关经验 有期货品种研究经验者优先 有实盘策略开发经验者优先

需求部门：AI金融与深度学习研究中心 【主要工作方向】 AI金融研究 量化AI前沿创新：数据合成/预训练/后训练全阶段模型优化，提升推理规划能力； 构建可靠评估体系衡量性能/模型本质； 量化场景智能Agent算法设计与实现； 【门槛】 对大模型对llm这块有实际理解和兴趣较深，follow该领域的进展和论文 【关键词：】 Pretrain/SFT Test-time Scaling RL Quant Domain 【参与项目介绍】 世界首个Human-AI交互式投资研究系统，在2024WorldQuant世界量化金融建模大赛中首次代表人工智能击败绝大多数人类参赛者，在47000支队伍中获得全球第三名。 Alpha-GPT的因子挖掘效率目前为：Alpha-Gpt单机一周挖掘1763个高质量金融因子（Total Unsubmitted Alphas1498100，Total Active Alpahs 1763,Total Alphas 1500029）相当于100个投资研究员1个季度的工作产出。 【岗位亮点】 ①弹性工作制（核心时段在岗即可） ②湾区核心地段办公+最高标准餐补/房补，具有竞争力的市场薪酬 ③开放实验室资源（英伟达A100集群/金融数据库权限） ④超强带教！！！！超有深度的纯量化实习！ 【岗位职责】 ●与团队一同在量化金融领域探索并应用最前沿的AI技术，开展创新性研究和实验。 ●构建并完善基于深度学习的量化投资算法，优化其在金融数据上的表现。 ●设立和完善算法评估标准，确保研究成果的科学性、实用性和严谨性。 ●紧密关注AI和量化金融的最新进展，持续优化并升级研究方法和模型。 【任职资格】 ●计算机及相关专业研究生和博士，特别优秀的本科生也欢迎申请 ●具有扎实的编程功底和深度学习/机器学习基础，熟练掌握 PyTorch， 能够基于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； ●对量化金融行业感兴趣，能动性强，有强烈意愿做出高水平工作，愿意研究解决AI与量化金融结合的核心问题 ●有相关领域顶级会议/期刊论文发表经验或知名开源项目贡献经验者优先

岗位职责 1. 设计开发分布式训练框架： 负责公司内部深度学习训练框架的研发，重点解决单机多卡与多机多卡场景下的分布式训练问题。 2. 性能极致优化： 针对GPU/NPU集群，进行通信（NCCL, MPI）、计算、内存等方面的 profiling 和优化，提升训练吞吐和硬件利用率。 3. 训练链路稳定性建设： 开发和完善训练管线的关键组件，包括断点续训、动态容错、混合精度训练、梯度裁剪、训练过程监控与告警等。 4. 技术支持与工具建设： 为算法和模型研发团队提供分布式训练的技术支持、最佳实践指导和内部工具链，降低使用门槛。 任职要求 · 必备条件： 1. 熟练掌握 PyTorch 框架及其分布式训练接口（如 DistributedDataParallel, FSDP 等）。 2. 深入理解深度学习分布式训练原理，熟悉 ZeRO、模型并行、流水线并行 等策略中的至少一种。 3. 拥有扎实的Python/C++ 编程能力，具备良好的数据结构和算法基础。 4. 有实际使用 Slurm 进行任务提交和管理的项目经验。 5. 熟悉Linux开发环境，掌握基本的性能分析工具。 · 优先考虑： 1. 有在大型GPU集群上进行超大规模模型训练的实战经验。 2. 熟悉PyTorch 2.0的编译栈，如 TorchDynamo/TorchInductor，或有 Triton 开发经验。 3. 熟悉NVIDIA GPU架构和CUDA编程，或有NPU相关开发经验。 4. 对计算机体系结构、操作系统、计算机网络有深入理解。 5. 具备优秀的沟通协作能力和主动解决问题的能力。

岗位职责 1.策略运行监控 –负责监控股票量化策略（如指数增强、市场中性）运行状态、风险指标等。 –手动干预异常订单（如滑点、流动性不足等），确保策略按预期执行。 –关注实时情况，监控指标（流动性、涨跌幅等），出现明显异常时及时报告。 2.总结与分析 –每日各策略运行状态和监控指标汇总，问题记录。 –基于策略监控情况，参与策略监控/风控体系的优化 –定期提供基于barra风险模型的策略风险分析、收益归因等 任职要求 必备条件 •专业背景：金融、金工、统计、数学等相关专业，熟悉量化投资基础知识。 •经验要求： –有公募/证券/量化私募经验，有指数增强/市场中性产品的交易、运营或风控经验。 •技能要求： –熟悉指数增强和市场中性产品的基本运作模式； –熟练使用Excel/VBA/Python进行数据分析，能独立完成日报输出。 加分项 •有coding能力； 软性要求 •细致严谨，对数据敏感，具备较强抗压能力。