岗位职责： 1. 研究并开发基于机器学习和大语言模型 (LLM) 的量化投资策略，包括但不限于： 1) 利用自然语言处理 (NLP) 技术分析新闻、社交媒体、财报等文本数据，挖掘市场情绪、事件驱动等投资信号。 2) 应用深度学习模型进行时间序列预测、资产定价、风险预测等。 3) 探索大语言模型 (LLM) 在投资策略生成、投资组合优化等方面的应用。 2. 负责数据的收集、清洗、特征工程等工作，构建高质量的训练数据集。 3. 跟踪机器学习和大语言模型 (LLM) 领域的最新研究成果，并将其应用于量化投资领域。 4. 与投资团队紧密合作，将研究成果应用于实际投资，并进行策略的持续优化和改进。 任职要求： 1. 教育背景：国内外高校计算机科学、统计学、数学、金融工程、物理学等相关专业硕士及以上学历。 2. 专业技能： 1) 熟练掌握 Python 编程语言，熟悉常用的机器学习库 (如：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等)。 2) 熟悉常用的自然语言处理 (NLP) 技术，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。 3) 熟悉常用的深度学习模型，如 LSTM、GRU、Transformer 等。 4) 具备扎实的数理统计基础，熟悉常用的统计学习方法。 5) 有使用大语言模型 (LLM) 经验者优先，如：GPT、BERT 等。 3. 竞赛获奖： 1) 国际数学奥林匹克 (IMO)、国际物理奥林匹克 (IPhO) 等国际顶尖数学/物理竞赛，金牌、银牌的获奖者优先。 2) 全国大学生数学竞赛、全国大学生物理竞赛等国内顶尖数学/物理竞赛，一等奖的获奖者优先。 4. 其他要求： 1) 对量化投资有浓厚的兴趣，并愿意在该领域深入发展。 2) 具备良好的数理逻辑能力、分析问题和解决问题的能力。 3) 具备良好的沟通能力和团队合作精神。 4) 有责任心，工作积极主动，能够承受一定的工作压力。 5. 加分项： 1) 有量化投资相关实习或工作经验。 2) 发表过机器学习、自然语言处理等领域的论文或参与过该领域的相关项目。 3) 熟悉金融市场和投资理论。