深圳
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工作职责
1.运用大语言模型、生成式人工智能及深度学习技术，挖掘金融市场中的交易信号并构建量化策略。
2.探索自然语言处理（NLP）与多模态学习在金融文本（如研报、新闻、公告、社交媒体）与结构化行情数据融合中的应用方法。
3.设计并开发基于大模型的情绪分析、风险评估、因子提取及策略优化算法。
4.搭建高效的回测与模拟交易系统，用于评估大模型驱动策略的收益表现与稳定性。
5.与交易团队和工程团队紧密配合，推进研究成果向实盘交易的转化与持续迭代升级。
6.关注学术界与工业界的最新进展，探索前沿大模型技术在量化投资领域的潜在价值。
任职要求
1.计算机科学、人工智能、金融工程、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历；博士优先考虑。
2.具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer及其衍生架构。
3.有大语言模型（如GPT、LLaMA、Mistral、DeepSeek等）训练、微调或实际应用经验者优先。
4.精通Python编程，熟练使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）。
5.具备较强的数据处理与建模能力，能够独立完成研究任务。
6.对金融市场有浓厚兴趣，致力于将AI技术应用于交易与投资实践。
1.运用大语言模型、生成式人工智能及深度学习技术，挖掘金融市场中的交易信号并构建量化策略。
2.探索自然语言处理（NLP）与多模态学习在金融文本（如研报、新闻、公告、社交媒体）与结构化行情数据融合中的应用方法。
3.设计并开发基于大模型的情绪分析、风险评估、因子提取及策略优化算法。
4.搭建高效的回测与模拟交易系统，用于评估大模型驱动策略的收益表现与稳定性。
5.与交易团队和工程团队紧密配合，推进研究成果向实盘交易的转化与持续迭代升级。
6.关注学术界与工业界的最新进展，探索前沿大模型技术在量化投资领域的潜在价值。
任职要求
1.计算机科学、人工智能、金融工程、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历；博士优先考虑。
2.具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer及其衍生架构。
3.有大语言模型（如GPT、LLaMA、Mistral、DeepSeek等）训练、微调或实际应用经验者优先。
4.精通Python编程，熟练使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）。
5.具备较强的数据处理与建模能力，能够独立完成研究任务。
6.对金融市场有浓厚兴趣，致力于将AI技术应用于交易与投资实践。
2026-05-15 13:09
IP属地：广东深圳
职位福利
硕士经验不限C/C++CNN/RNN/LSTMTensorFlow/PyTorch研究导向深度学习经验Python数学/统计相关专业
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