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1、因子研究與開(kāi)發(fā)
· 基于A股高頻數(shù)據(jù)（Tick/Level2訂單簿），挖掘時(shí)序/橫截面Alpha因子，提升因子穩(wěn)定性、低相關(guān)性及經(jīng)濟(jì)含義解釋性。
· 融合市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)（流動(dòng)性分布、訂單簿動(dòng)態(tài)）優(yōu)化因子生成邏輯，開(kāi)發(fā)適用于中短期交易的復(fù)合信號(hào)。
2、AI模型構(gòu)建與優(yōu)化
· 設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)（LSTM、Transformer、GCN等），構(gòu)建市場(chǎng)價(jià)格/波動(dòng)率/情緒預(yù)測(cè)模型。
· 應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）、遺傳規(guī)劃（GP）優(yōu)化因子生成效率，開(kāi)發(fā)自動(dòng)化因子工廠。
1、國(guó)內(nèi)高校碩士及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、物理、金融工程專業(yè)，特別優(yōu)秀者可放寬到本科。
2、專業(yè)技能
· 編程：熟練使用Python（Pandas/NumPy/SciPy）；熟練使用PyTorch/ TensorFlow；熟悉CUDA/MPI高性能計(jì)算。
· 機(jī)器學(xué)習(xí)：深入理解回歸/分類/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/時(shí)序模型，掌握過(guò)擬合控制、特征工程、SHAP解釋性技術(shù)。
· 數(shù)據(jù)處理：熟練高頻數(shù)據(jù)清洗（Tick/Level2）、非平穩(wěn)序列分析、分布式計(jì)算框架（Spark/Dask）。
3、熱愛(ài)量化研究工作，并具備一定的抗壓能力。
在求職過(guò)程中如果遇到扣押證件、收取押金、提供擔(dān)保、強(qiáng)迫入股集資、解凍資金、詐騙傳銷、求職歧視、黑中介、人身攻擊、惡意騷擾、惡意營(yíng)銷、虛假宣傳或其他違法違規(guī)行為。請(qǐng)及時(shí)保留證據(jù)，立即向平臺(tái)舉報(bào)投訴，必要時(shí)可以報(bào)警、起訴，維護(hù)自己的合法權(quán)益。
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