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1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能的方法在公司研究平臺(tái)上對(duì)大量歷史性的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究、分析和統(tǒng)計(jì)，并從中找到相關(guān)的趨勢(shì)和規(guī)律；
2.負(fù)責(zé)公司重要量化研究課題，包括但不限于模型搭建、信號(hào)評(píng)估與分析、成本模型、風(fēng)險(xiǎn)模型等；
3.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高模型的預(yù)測(cè)能力，包括不限于樹(shù)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)等；緊跟學(xué)術(shù)論文、Kaggle競(jìng)賽平臺(tái)等公開(kāi)信息獲取對(duì)量化預(yù)測(cè)有益的靈感和方法。
職位要求
1.擁有統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、金融工程或物理學(xué)相關(guān)領(lǐng)域本科及以上學(xué)位，具有海外留學(xué)背景；
2.熟悉金融計(jì)量原理及工具，熟練掌握至少一門對(duì)象編程語(yǔ)言(python/C++)，熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)(如:Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等)，具備一定的架構(gòu)設(shè)計(jì)能力；熟悉常用的自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)，如文本分類、情感分析、命名實(shí)體識(shí)別等；熟悉常用的深度學(xué)習(xí)模型，如LSTM、GRU、Transformer 等。
3.有對(duì)沖基金工作經(jīng)歷或在學(xué)術(shù)期刊發(fā)表過(guò)論文者優(yōu)先；
4.有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，具備良好心理素質(zhì)和一定抗壓能力。