岗位职责： 1. 依托公司充足的算力、数据库及财务、分析师预期、行业景气和另类数据资源，研究并开发具备清晰经济逻辑、稳定样本外表现和实盘价值的股票基本面 Alpha 因子。 2. 独立完成因子研究全流程，包括数据清洗与 point-in-time 对齐、因子构建、标准化与中性化，以及 IC/IR、分层收益、换手、衰减、容量、风格暴露和样本外稳定性评估。 3. 与量价、另类数据、组合和风控团队紧密协作，推动有效因子快速进入模型和实盘；持续跟踪增量贡献，开展收益归因、风险暴露及失效复盘，并提出优化或下线建议。 4. 参与因子库、数据管线和回测框架建设，沉淀可复现的研究代码、因子口径与实验记录，提升研究效率和计算稳定性。 5. 使用公司提供的 LLM 与 AI 编程工具开展财报和研报解析、另类信息抽取、文献调研、代码重构及回测自动化，探索 AI 在基本面因子研究中的有效应用。 任职要求： 1. 海内外知名高校硕士及以上学历（优秀本科生亦可），数学、统计、计算机、金融工程、会计、经济等相关专业优先。 2. 具有股票量化研究或基本面因子开发实习经验；有可验证的样本外或实盘研究成果优先。 3. 理解 A 股财务报表、盈利预测、估值及常见数据质量问题，能够将基本面逻辑转化为可检验的量化信号。 4. 熟练使用 Python、pandas、NumPy，具备统计建模、多因子研究和回测能力；了解 SQL、Barra 风险模型或常用机器学习方法。 5. 研究严谨、自驱力强，重视经济逻辑、数据时点、过拟合控制和样本外验证；具备良好的沟通与协作能力，并能熟练使用 AI 工具提升研究效率。 加分项： • 有完整基本面因子体系建设及实盘落地经验。 • 有分析师预期、产业景气、供应链、舆情或文本事件因子研究经验。 • 有买方/卖方基本面研究背景，或熟悉指数增强产品中的因子应用与风险约束。 • 有 C++、分布式计算、大规模特征工程、NLP/机器学习或 AI 自动化研究实践。