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民企 金融 收录 2026.04.24

因诺资产·破界计划日常实习

因诺资产·破界计划日常实习

因诺资产是一家管理规模超200亿元的多策略量化基金公司,自2016年起将AI深度融入投研基因。本次“破界计划”旨在寻找兼具研究力与工程力的青年人才,将大模型技术真正应用于投研一线,构建下一代投研生产力。

所属企业 因诺(上海)资产管理有限公司
工作地点 北京市
截止时间 2026-05-30
学历要求 硕士
大模型量化研究员 大模型应用开发 大模型运维 AI+金融 算法岗 大模型 量化金融 深度学习

招聘公告与岗位信息

🏢 公司简介与核心优势

因诺资产是一家管理规模超200亿元的多策略量化基金公司,自2016年起将AI深度融入投研基因。本次“破界计划”旨在寻找兼具研究力与工程力的青年人才,将大模型技术真正应用于投研一线,构建下一代投研生产力。

  • 人才跃迁:70%投研核心成员为自主培养,团队规模超130人。

  • 策略跃迁:股票、期货、期权、债券等多策略并举,持续迭代。

  • 规模跃迁:业绩稳健穿越牛熊,管理规模持续增长。

  • 工程跃迁:自研「北辰」算力集群十年进化,三大数据中心联动,支持关键资源动态调度。

🎯 招聘对象与计划使命

  • 招聘对象:2026年9月 – 2027年8月毕业的硕士、博士。

  • 计划使命:加大对“大模型 × 量化应用”的投入,寻找能把前沿技术做成可验证结果的Young力量。如果你希望把大模型真正用进投研一线,欢迎加入探索新一代投研生产力

📋 人才画像要求

我们寻找兼具 研究力 × 工程力 的“破界同学”,能在真实金融问题中跑通从建模到落地的完整闭环:

1. 研究底子硬

  • 专业背景:计算机、电子工程、数学、统计、物理等相关方向。

  • 基础能力:扎实的深度学习(DL)、强化学习(RL)基础。

  • 学术产出:NeurIPS / ICLR / EMNLP / ACL 等顶会/顶刊一作优先。

  • 竞赛实力:奥赛金银牌、ICPC/CCPC金牌、Kaggle Grandmaster 等高水平算法竞赛获奖者。

2. 能把事做成

  • 有头部量化私募、AI大厂(如MSRA、BAT、字节、OpenAI系等)实习或项目经验。

  • 项目有明确产出、可复现、有落地痕迹(GitHub、Demo、上线系统等)。

3. 对金融有热情

  • 愿意长期深耕金融场景,将技术创新置于真实市场约束中打磨与验证。

💼 开放岗位详情

岗位名称 岗位方向说明
大模型量化研究员 聚焦大模型在量化投研中的创新应用:金融文本理解、事件驱动建模、多模态因子挖掘、Agent for Research等。
大模型应用开发工程师 负责大模型相关系统开发:RAG架构、Agent框架、工具链集成、低延迟推理服务、策略辅助平台等。
大模型运维工程师 支撑大模型训练/推理基础设施:分布式训练调度、GPU资源治理、模型版本管理、可观测性体系建设等。

✅ 所有岗位均面向2026–2027届硕博,也欢迎具备匹配能力的社招人才投递。

🚀 你将进入的“破界战场”

  • 顶尖协作:和最优秀的PM、研究员、工程师并肩作战,共建下一代量化研究范式。

  • 核心战场:把大模型打进投研链路,聚焦真实金融场景(研报理解、事件驱动建模、另类数据解析等),用硬指标说话(预测准确率、策略夏普提升等)。

  • Agent 实战:构建金融智能体(Financial Agent),推动研究流程自动化、协作高效化。

  • 成果落地:追求可部署、可持续迭代、可复盘的生产级方案,在真实交易环境/仿真平台中持续验证。

💰 薪酬激励与成长机制

  • 薪酬激励:不设天花板的薪酬体系,提供高达40%股权激励池,共享公司长期成长价值。

  • 成长机制:BOSS + 一线PM双导师制,提供两年成长护航计划,助力从Researcher向Strategy Owner / Tech Leader等高阶角色跃迁。

  • 技术底座:自研“北辰”算力集群,提供算力/数据/工程一体化支持。

📝 招聘流程

  1. 投递简历

  2. 线上笔试(含编程/算法/ML基础/金融逻辑等模块)

  3. 多轮面试(技术面 + PM面 + 综合评估)

  4. 发放Offer(含薪酬沟通与入职安排)

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

本招聘长期有效,滚动面试,招满即止

薪酬激励:不设天花板的薪酬体系,提供高达40%股权激励池

关联岗位

大模型量化研究员

聚焦大模型在量化投研中的创新应用,包括金融文本理解、事件驱动建模、多模态因子挖掘及Agent for Research等方向。

大模型应用开发工程师

负责大模型相关系统开发,涉及RAG架构、Agent框架、工具链集成、低延迟推理服务及策略辅助平台构建。

大模型运维工程师

支撑大模型训练/推理基础设施,负责分布式训练调度、GPU资源治理、模型版本管理及可观测性体系建设。

招聘流程

长期有效
投递简历

滚动接收简历,招满即止

简历筛选后
线上笔试

包含编程、算法、ML基础及金融逻辑等模块

笔试通过后
多轮面试

包含技术面、PM面及综合评估

面试通过后
发放Offer

含薪酬沟通与入职安排

投递建议

硬性门槛自查

投递前请确认是否满足“顶会一作”或“高水平算法竞赛金牌”的硬性要求,这是筛选的核心门槛,无相关成果者建议慎重投递。

简历准备重点

简历需突出深度学习/强化学习基础,并重点展示项目落地的具体指标(如GitHub链接、上线系统、策略夏普提升等),避免仅罗列技术栈。

投递渠道选择

可通过猎聘、实习僧、BOSS直聘搜索“因诺资产”或关注“因诺招聘”公众号一键投递,邮件投递需按“【破界计划】姓名+学校+岗位”格式命名。

常见问题 FAQ

因诺(上海)资产管理有限公司的大模型运维工程师:该岗位对学历和毕业时间有什么具体要求?

本次招聘主要面向2026年9月至2027年8月毕业的优秀硕士和博士毕业生。虽然主要面向校招,但也同步开放社招岗位,欢迎具备匹配能力的资深人才投递。

因诺(上海)资产管理有限公司的大模型运维工程师:申请该岗位需要具备哪些核心学术或竞赛背景?

候选人需具备扎实的深度学习(DL)和强化学习(RL)基础。优先录用条件包括在NeurIPS、ICLR、EMNLP、ACL等顶会/顶刊有一作学术产出,或在奥赛、ICPC、Kaggle等高水平算法竞赛中获得金银牌或Grandmaster称号。

因诺(上海)资产管理有限公司的大模型运维工程师:公司为大模型岗位提供怎样的技术资源支持?

公司提供自研的“北辰”算力集群,拥有高性能服务器、三大数据中心联动及全链路数据中台。支持从研究灵感到工程实现再到实盘验证的全流程无缝衔接,确保项目有算力、有数据、有落地环境。

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