AI量化研究员(J10371)
上海
硕士及以上
经济学类·计算机类
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职位介绍
工作职责
1、AI量化策略研发：主导AI算法在量化场景的落地，专注于金融时序预测、Alpha因子挖掘、组合优化等方向。工作涵盖从数据预处理、特征工程、模型构建到实盘迭代的全流程。
2、前沿AI技术探索：追踪大模型轻量化、强化学习、多模态融合等前沿技术，探索大模型微调、Agent（智能体）、RAG（检索增强生成） 等在量化交易中的应用。
3、系统与平台建设：参与AI知识库、向量数据库的研发，或负责AI Infra（基础设施），如GPU/NPU算力集群、分布式训练架构的规划与优化。
4、团队协作与沉淀：与投研、交易、风控团队协作，沉淀技术文档与策略归因分析报告。
任职资格
学历与专业要求学历：应届硕士及以上。
专业：计算机科学、人工智能、数学、统计学、金融工程、物理等高度量化学科。
硬性技术要求：
编程语言：精通Python是必需，熟练使用C++ 是很大的加分项。·
AI/ML框架：深入理解机器学习/深度学习核心算法（如CNN、Transformer），熟悉PyTorch、TensorFlow、JAX等主流框架。
数据处理能力：具备处理海量金融数据（交易、财务、另类数据）的经验。
加分项：
顶级论文：在ICML、NeurIPS、KDD等AI顶会或顶刊发表过论文。
竞赛获奖：在ACM-ICPC、Kaggle等高难度竞赛中获奖。
大模型经验：有大模型（LLM）微调、部署或Agent开发经验。
1、AI量化策略研发：主导AI算法在量化场景的落地，专注于金融时序预测、Alpha因子挖掘、组合优化等方向。工作涵盖从数据预处理、特征工程、模型构建到实盘迭代的全流程。
2、前沿AI技术探索：追踪大模型轻量化、强化学习、多模态融合等前沿技术，探索大模型微调、Agent（智能体）、RAG（检索增强生成） 等在量化交易中的应用。
3、系统与平台建设：参与AI知识库、向量数据库的研发，或负责AI Infra（基础设施），如GPU/NPU算力集群、分布式训练架构的规划与优化。
4、团队协作与沉淀：与投研、交易、风控团队协作，沉淀技术文档与策略归因分析报告。
任职资格
学历与专业要求学历：应届硕士及以上。
专业：计算机科学、人工智能、数学、统计学、金融工程、物理等高度量化学科。
硬性技术要求：
编程语言：精通Python是必需，熟练使用C++ 是很大的加分项。·
AI/ML框架：深入理解机器学习/深度学习核心算法（如CNN、Transformer），熟悉PyTorch、TensorFlow、JAX等主流框架。
数据处理能力：具备处理海量金融数据（交易、财务、另类数据）的经验。
加分项：
顶级论文：在ICML、NeurIPS、KDD等AI顶会或顶刊发表过论文。
竞赛获奖：在ACM-ICPC、Kaggle等高难度竞赛中获奖。
大模型经验：有大模型（LLM）微调、部署或Agent开发经验。
