职位描述

岗位职责:
理解算法的实现思路、使用场景、客户需求，促进算法升级、提升客户体验。1.
2.基于数据分享发现问题并制定落实相关优化方案，改善策略实盘业绩。
3.参与业务线的工作流程建设和优化，推进和落实跨部门的相关工作，保障沟通、协作的合理性、高效能。
岗位要求:

1.具有较强的需求判断、引导、业务分析能力，沟通能力、逻辑思维能力，善于语言表达及文字表达。

2.良好的团队合作精神，熟练掌握数据分析工具、至少会一门编程语言(Python熟练)，熟悉软件系统开发流程。

3.本科及以上学历，985院校，有金融/量化经验优先。

职位描述

岗位职责
1. 理解算法的实现思路、使用场景、客户需求，促进算法升级、提升客户体验。
2. 基于数据分享发现问题并制定落实相关优化方案，改善策略实盘业绩。
3. 参与业务线的工作流程建设和优化，推进和落实跨部门的相关工作，保障沟通、协作的合理性、高效能。

岗位要求：
1. 具有较强的需求判断、引导、业务分析能力，沟通能力、逻辑思维能力，善于语言表达及文字表达。
2. 良好的团队合作精神，熟练掌握数据分析工具、至少会一门编程语言（Python熟练），熟悉软件系统开发流程。
3.本科及以上学历，985院校，有金融/量化经验优先。

职位描述

岗位职责：

1. 聚焦预测模型核心算法研发，主导树模型/深度神经网络架构设计与调优

2. 开发面向金融时序预测的定制化模型结构（如Attention-LSTM、TCN混合架构等）

3. 持续跟踪时间序列分析、图神经网络、强化学习等领域前沿进展，结合业务场景进行算法创新和优化

4. 创新模型训练范式，探索元学习、迁移学习在量化场景的应用

 

任职要求：

1. 985高校计算机/应用数学/统计硕士以上学历

2. 深度掌握：

   - 经典模型：XGBoost/LightGBM/CatBoost优化原理

   - 深度模型：Transformer/TCN/神经微分方程等时序建模技术

   - 训练技巧：对抗训练、课程学习、分布鲁棒优化

3. 熟练使用PyTorch框架，具备自定义算子开发能力

4. 在ICML/NeurIPS等顶会发表过时序预测相关论文者优先

5. 熟悉量化投资常见信号类型（动量/反转/价量等）者加分

职位描述

岗位职责:
1.聚焦预测模型核心算法研发，主导树模型/深度神经网络架构设计与调优
2.开发面向金融时序预测的定制化模型结构(如Attention-LSTM、TCN混合架构等)3.持续跟踪时间序列分析、图神经网络、强化学习等领域前沿进展，结合业务场景进行算法创新和优化4.创新模型训练范式，探索元学习、迁移学习在量化场景的应用
岗位要求:
1.985高校计算机/应用数学/统计硕士以上学历
2.深度掌握:
-经典模型:XGBoost/LightGBM/CatBoost优化原理
-深度模型:Transformer/TCN/神经微分方程等时序建模技术
-训练技巧:对抗训练、课程学习、分布鲁棒优化
3.熟练使用PyTorch框架，具备自定义算子开发能力
4.在ICML/NeurlPS等顶会发表过时序预测相关论文者优先
5.熟悉量化投资常见信号类型(动量/反转/价量等)者加分