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1、开展高频数据的统计与分析，提取核心基础信息； 2、进行逻辑类策略的研究及因子的挖掘工作； 3、运用深度学习技术实现因子组合优化与参数调优； 4、参与实盘策略的参数调整及交易后复盘分析； 5、应用多种数学方法对多因子模型进行建模与评估，涵盖统计分析、时间序列分析及机器学习算法等； 6、探索基本面与日内高频因子，完成因子有效性评价与深入解析； 7、协助构建多因子回测框架及业绩归因系统。 1、重点院校本科及以上学历，金融工程、数学、物理、统计学、计算机、电子等相关理工科背景； 2、精通Python，掌握Pandas、Numpy等常用数据处理工具包； 3、了解因子研究的基本流程，对常见选股因子具备一定理解与实践经验； 4、具备机器学习或深度学习项目经验者优先考虑； 5、有日内高频数据微观结构研究经历者优先； 6、熟悉市场微观结构或拥有量化实盘操作经验者优先； 7、思维条理清晰，具备良好的沟通协作能力； 8、具有一年以上公募或私募基金产品管理经验者优先

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一、任职资格 1.学历要求：专科及以上学历，具备人力资源相关工作经验的全职人员，不接受实习生应聘。 2.能力要求 •具备良好的沟通协调能力，能准确高效地与数据采集人员及跨部门团队进行信息传递与协作。 •熟练操作Excel、在线协作文档、飞书表格等常用办公工具，可对多类数据进行整理与分析；掌握电脑软硬件基础操作，具备独立排查常见技术问题的能力。 •具备较强的学习领悟力和实践能力，能够迅速熟悉新的数据采集方法与工具，并应用于实际作业场景。 •工作严谨踏实，注重细节，确保在数据处理各环节中保持高度的准确性与完整性。 •有数据采集或数据标注相关经验者优先，能较快上手岗位所需工作流程，保障任务高效推进。 二、岗位职责 1.培训指导：承担数据采集人员的工具使用培训工作，结合理论说明与实操示范，帮助其全面掌握数据采集工具的功能与操作步骤，提升整体采集效率与数据质量。 2.数据整理：对已采集的数据进行系统化整理，依据既定标准完成分类、筛选与清洗工作，确保数据规范统一、真实可用，为后续分析提供坚实基础。 3.应急处理：快速响应数据采集过程中出现的突发状况，如系统异常、数据偏差等问题，及时采取有效措施予以解决，最大限度减少对项目进度与数据质量的影响。

周六逛展打卡200人要求：19-50岁，男女不限，衣服干净整洁内容：溜达逛展打卡，可能有小礼物领取，热闹多多。时间：9点—15点之间，过来20分钟打个卡就行：补贴30地点：徐泾东地铁站附近同地址同时间已报名过这类活动的不能再参加了报名：40。

1. 先进运动控制策略研发： - 设计并实现基于强化学习的核心运动控制策略，完成上肢（Manipulation)、下肢 (Locomotion) 及全身运动控制 (Whole body control)等。 - 设计鲁棒可泛化的网络和训练策略（如域随机化、对抗扰动训练、隐空间学习、模仿学习运动先验等），提升策略在真实环境中的泛化能力。 2. Sim2Real ： - 构建高精度、可扩展的机器人动力学仿真环境，精确模拟多物理效应（摩擦、碰撞、驱动延迟、传感器噪声等）。设计并实现多样化、高复杂度的仿真训练场景和域随机化策略，覆盖目标机器人可能面临的各种工况和挑战。 - 设计并实现在线/离线动力学参数辨识与自适应校准策略，使控制器能适应机器人本体及负载的动态变化，缩小仿真与现实的性能差距。 3. 算法部署与跨领域协同： - 负责将训练验证后的控制算法高效、稳定地部署到实体机器人硬件平台，进行实机调试、性能评估与优化迭代。 - 与机械、驱动团队协作，解决机电系统协同问题。 职位要求 1. 机器人学基础： - 扎实的机器人运动学、动力学建模与分析能力。 - 熟练掌握URDF/SDF建模标准，能独立完成复杂机器人系统的建模。 2. 强化学习与深度学习： - 深入理解深度强化学习核心算法（PPO, SAC, GRPO等）的原理、实现细节及调优技巧。 - 熟练使用主流DRL框架或具备从底层实现算法的能力。 3. 控制理论背景： - 掌握现代控制理论基础（如状态空间、李雅普诺夫稳定性），精通模型预测控制（MPC） 原理与应用。熟悉全身协调控制、柔顺控制等。 - 具备机械臂或足式机器人运动控制（轨迹跟踪、力控、平衡控制等）的实际项目经验或深入理解。 4. 工程实践能力： - 优秀的C++和Python编程能力，注重代码质量、性能和可维护性。 5. 加分项： - 在机械臂或足式机器人（如四足、双足）上成功实现运动控制算法（如步态控制、全身协调控制、柔顺控制）的实际项目经验。 - 主导或深度参与过完整的Sim2Real项目闭环，成功将DRL/融合控制策略部署到实体机器人平台并达到预期性能指标。 - 在机器人领域顶会/期刊（如SR/IJRR/RSS/T-RO/RA-L/JFR/ICRA/IROS等）发表过强化学习、运动控制相关研究论文

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