1、構(gòu)建和優(yōu)化金融投研AI/量化模型。分析處理多模態(tài)金融市場數(shù)據(jù)，如美股財(cái)報(bào)、市場新聞、BTC價(jià)格、期權(quán)數(shù)據(jù)等；
2、了解經(jīng)典RL算法，有在LLM或者傳統(tǒng)游戲等場景下成功訓(xùn)練RL的經(jīng)驗(yàn)；動手能力強(qiáng)，熟悉VeRL、vLLM、Megatron等主流RL相關(guān)框架；
3、研發(fā)新的增強(qiáng)現(xiàn)有人類和合成數(shù)據(jù)（Synthetic Data）的生成方法和流程，以優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。
4、運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合因子數(shù)據(jù)，組合各類因子，研發(fā)期貨短周期量化交易模型與策略。
5.跟蹤深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI應(yīng)用的發(fā)展方向，深入研究各類統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開展量化策略模型研究，優(yōu)化模型預(yù)測能力與泛化性;
1、研究生及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)；
2、熟悉基本投資理論和量化策略（如多因子模型、風(fēng)險(xiǎn)管理）。能處理和分析股票、期貨、期權(quán)、財(cái)報(bào)、新聞、市場情緒等數(shù)據(jù)，理解市場運(yùn)作機(jī)制；
2.在人工智能各領(lǐng)域等頂會或頂刊上發(fā)表過文章優(yōu)先;
3.擁有量化策略研究經(jīng)驗(yàn)或?qū)嵄P交易經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4.參加過kaggle，頭部量化機(jī)構(gòu)因子比賽，拿過不錯名次優(yōu)先。
加分項(xiàng)：有開源項(xiàng)目，有system&algorithm的co-design意識和經(jīng)驗(yàn)，能長期實(shí)習(xí)。
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