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，2027年毕业生。 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。