岗位职责：
1、参与量化投资核心研究课题，围绕复杂金融数据建模、预测与表征开展深度学习相关研究；
2、参与模型框架设计、实验搭建与结果分析，探索深度学习方法在真实量化研究场景中的应用与泛化能力；
3、参与研究数据的构建、处理与验证，协助完成从问题定义、实验设计到结果复盘的完整研究流程；
4、与研究员、投资经理紧密协作，推进模型研究在量化策略中的落地与迭代。

任职要求：
1、顶尖院校硕士及以上学历，计算机、人工智能、统计、数学、金融工程等相关专业优先；
2、具备扎实的机器学习 / 深度学习基础，对模型训练、特征表征、泛化能力等问题有较强理解；
3、熟练掌握 Python，具备良好的工程实现能力；有较强的数据处理、实验组织和结果分析能力；
4、具备较强的研究兴趣、学习能力和问题拆解能力，能够在高标准、高密度反馈环境下快速推进研究；
5、对量化投资、机器学习在金融中的应用具有强烈兴趣，有相关研究或项目经历者优先。

岗位职责：
1、参与量化投资中组合构建与优化的核心课题研究，围绕约束处理、风险收益权衡等关键问题展开探索；
2、参与优化框架与求解流程的设计与迭代，支撑策略从信号生成到组合落地的完整链路；
3、负责研究数据、风险指标及实验结果的整理、分析与验证，协助完成优化方案的测试与评估；
4、与研究员、投资经理紧密协作，推动优化研究成果在真实量化投资场景中的应用与持续完善。

任职要求：
1、顶尖院校硕士及以上学历，应用数学、计算机科学、运筹优化、金融工程等相关专业优先；
2、具备扎实的数理基础与工程能力，对优化理论、数值计算、组合构建及风险控制等相关问题有深入理解；
3、逻辑思维能力强，具备出色的数据分析、实验验证与问题定位能力，能够将复杂业务问题转化为可落地的技术方案；
4、对量化投资、组合优化及风险控制等方向有强烈兴趣，专注且具备良好的团队协作精神；有相关研究或项目经历者优先。

岗位职责：

1、研究和评估各类新兴数据源（如卫星数据、社交媒体数据、消费行为数据等）对投资策略的潜在价值；

2、进行数据清洗、特征工程和初步的统计分析，寻找有意义的模式和信号；

3、设计并执行数据驱动的实验和回测，验证数据的 alpha 潜力；

4、与量化研究团队协作，将研究成果应用于策略开发和优化；

5、持续关注行业趋势，探索新兴数据技术和方法。

任职要求：

1、数学、统计学、计算机科学、物理、工程或相关专业硕士及以上学历，本科背景优秀者亦可；

2、熟练掌握 Python/R/SQL，具备数据处理、分析及可视化能力；

有探索性数据分析（EDA）、机器学习或统计建模经验，能独立从数据中提取洞察；

3、对金融市场有一定理解，具备将数据研究结果与投资策略相结合的意识；

4、思维敏捷，好奇心强，能够处理高维和异质数据；

5、优先考虑有以下经验者：alternative data 研究、量化研究、金融数据分析、算法交易研究。

岗位职责：

1、数据处理与统计分析：编写数据采集、清洗、统计分析脚本，支持投研团队的日常数据需求；

2、回测系统开发与维护：参与量化策略回测框架的开发、优化与日常维护，协助研究员完成策略回测与绩效分析；

3、交易系统支持：参与交易相关程序的开发与运维，包括但不限于交易信号生成、执行监控等模块；

4、工具与平台建设：开发和维护投研过程中所需的内部工具与自动化脚本，提升研究和交易流程的效率；

5、协同配合：与量化研究员、交易员紧密协作，理解业务需求并转化为技术实现方案。

任职要求：

1、国内外重点高校在读本科生或研究生，计算机科学、软件工程、电子信息等相关专业；

2、扎实的编程基础，熟练掌握Python或C++；

3、熟悉常用数据结构与算法，具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力；

4、对金融市场及量化投资有基本了解或浓厚兴趣，有量化研究、因子分析、策略回测等相关经历者优先；

5、工作踏实认真，注重细节，具备较强的自驱力和学习能力；

6、每周可实习 4 天及以上，实习期不少于 3 个月，能够长期稳定实习者优先，实习表现优异者可获得正式offer。

岗位职责：

1、负责金融垂类AI应用的产品规划与设计：深入理解金融场景（如投研、投顾、风控、财报分析等），定义Agent能力边界，设计交互流程与核心功能，撰写高质量产品文档（PRD）及原型图；

2、与技术团队紧密协作，推动项目落地：协同算法、工程、测试同学，明确开发排期与关键节点，跟踪开发进度，及时识别风险并推动解决，确保产品按计划上线；

3、兼顾产品体验与模型效果优化：从用户体验出发，设计清晰的交互链路与反馈机制；同时，基于模型表现，为大语言模型微调和提示词工程提供优化建议，持续提升产品智能化水平。

任职要求：

1.全日制硕士及以上学历，有金融背景（经济/金融/会计相关专业或实习经历）优先，有AI应用产品实习经历：至少有一段互联网/AI公司产品实习经验，对产品生命周期有基本认知，能独立完成用户调研、需求分析、文档撰写等工作；

2、深度使用Agent类AI产品：是ChatGPT、Claude、Coze、Dify、AutoGPT等Agent产品的重度用户，对AI能力边界有感性认知，能拆解主流Agent产品的交互逻辑与功能设计；

3、具备Agent开发/项目应用经验：曾使用Agent框架（如LangChain、CrewAI、Semantic Kernel等）辅助项目开发或完成课程作业，熟悉RAG、工具调用、多智能体协作等常见功能，能结合实践提出产品改进思路；

4、会写简单Python代码，能自己跑通Demo；有Prompt Engineering实践经验；有个人AI项目或博客/GitHub展示等经历的同学优先；

5、表现优异者有留用机会。

岗位职责：

1、负责AI大模型的量化应用和技术探索工作，涵盖大模型算法的研究、优化及部署落地，大模型项目的建模和技术实现；                                          

2、负责大语言模型的后训练、微调、SFT、RL等技术，支持大模型在量化方向应用；                                                                                      

3、持续跟进人工智能技术的发展趋势，探索前沿技术并研究创新；   

4、探索并实现前沿大模型技术在算法项目上的应用，将前沿技术成果转化为实际项目落地。

任职要求：

1、对LLM/多模态LLM模型领域有理论研究，熟悉常见LLM/MLLM模型设计原理和架构，有大模型预训练、微调和推断经验；                                                

2、具备扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch等，并对其底层原理有深入理解，熟悉transformers、vllm、trl、deepspeed、megatron等多种大模型训练框架；                                                    

3、具备一定的学术背景，在AI顶会或期刊上有论文发表者优先；                         

4、有大模型和量化双领域深入工作或实习经验，以及有大模型在量化领域应用或创新成功经验者优先。

岗位职责：

1、Agent工具开发与接入：负责AI智能体（Agent）核心能力的工程化落地。设计并开发标准化的工具调用接口（Function Calling），接入内部业务系统及第三方API、优化Agent的任务规划与执行逻辑，确保工具调用的准确性与稳定性；

2、RAG向量库开发与维护：负责知识库的构建与维护，设计高效的数据清洗、分块及向量化流水线，解决检索延迟与准确率问题，支撑大规模知识库的高效问答；

3、NL2SQL数据库接入与维护：负责自然语言转SQL（NL2SQL）功能的开发与优化，构建并维护高质量的数据库Schema映射与元数据管理，优化大模型生成SQL的准确率，处理复杂查询逻辑，实现通过自然语言对业务数据库的安全、高效读取与分析；

4、工程化落地与性能优化：负责上述模块的API设计与服务部署，配合完成性能调优，确保系统在生产环境中的低延迟与高可用性。

任职要求：

1、本科及以上学历，对AIGC和大模型技术有极高的热情，具备强烈的自驱力和快速学习能力；

2、关注真实的业务效果，具备优秀的工程化思维，能将技术能力转化为稳定、可控的产品；

3、具备良好的沟通表达能力和团队协作精神，能独立推进项目并解决复杂问题。

岗位职责：

1、量化自动化投研与Agent架构设计：负责基于大语言模型（LLM）的自动化投研智能体（Agent）的研究与落地。设计并实现基于 ReAct（Reasoning + Acting） 范式的智能体决策链路，使模型具备在复杂金融环境中自主决策和探索的能力；

2、多模态信号融合与算法优化：针对金融市场的非结构化数据（研报、新闻、会议纪要等）与结构化时序数据，研究多模态大模型（LMM）的信号提取与融合方案；

3、AI for Science 论文产出与前沿探索：深度参与 AI for Science 相关的科研项目，融合大模型、深度学习、生成式模型（如扩散模型、能量模型）方向的技术，研究科学创新和探索新范式。紧跟学界最新进展，产出高质量的学术论文，并推动前沿算法在业务中的工程化转化。

任职要求：

1、计算机、数学、物理、人工智能或相关交叉学科背景（硕士/博士优先），具备扎实的算法理论基础和优秀的代码实现能力；                                    

2、对 AIGC、大模型底层原理及 Agent 技术（如 ReAct、Tool Learning、Planning 等）有极高的热情，具备强烈的自驱力与快速学习能力；

3、熟练掌握 Python 编程，精通 PyTorch 等主流深度学习框架；有量化投研、多模态大模型、时序预测或 AI4S 相关项目/科研经验者优先；

4、具备良好的学术素养和工程化思维，有顶会（如 NeurIPS / ICLR / ICML 等）论文发表经历，或熟悉主流开源训练框架（如 DeepSpeed, OpenRLHF 等）及 Agent 开发框架（如 LangChain, AutoGPT 等）者优先；

5、具备良好的沟通表达能力和团队协作精神，能独立推进科研项目并解决复杂的算法与工程问题。

岗位职责：

1. 负责 A 股/港股基本面量化策略的研究、构建、回测、实盘跟踪与持续迭代，目标是形成稳定、可扩展、可归因的中低频 Alpha 策略。

2. 深入研究分析师相关数据，包括但不限于盈利预测、一致预期、评级调整、目标价、预期修正、研报文本、分析师覆盖行为、券商与分析师能力评价等。

3. 构建基于基本面与预期变化的 Alpha 因子体系，挖掘财务质量、成长、盈利修正、景气度、估值、业绩兑现、分析师行为等维度的投资信号。

4. 负责组合构建与风险控制，包括行业/风格/市值暴露管理、交易成本控制、换手约束、容量评估、回撤控制及实盘归因。

5. 与数据、工程、交易及研究团队协作，推动研报、预测、财务、公告、另类数据等数据源的清洗、标准化和研究平台化。

6. 对策略实盘表现负责，定期进行策略复盘、因子归因、风险暴露分析和组合优化。

7. 跟踪市场环境变化，评估不同阶段基本面量化策略的有效性，并进行适应性调整。

任职要求：

1. 3 年以上量化投资、基本面量化、多因子选股、主动量化或组合管理经验；有实盘 PM 经验者优先。

2. 对 A 股/港股上市公司基本面有较深理解，熟悉财务报表、盈利预测、行业景气、估值体系和卖方研究框架。

3. 有分析师预期类数据研究经验，包括一致预期、盈利预测修正、评级调整、目标价变化、研报文本挖掘、分析师能力评价等方向。

4. 熟悉多因子模型、组合优化、风险模型、交易成本模型和绩效归因方法，能够独立完成策略从研究到实盘的闭环。

5. 熟练使用 Python，具备较强的数据处理、回测、统计建模和结果分析能力。

6. 具备严谨的研究方法论，能够识别数据偏差、未来函数、幸存者偏差、回测过拟合和样本外失效问题。

7. 结果导向，能对策略收益、回撤、换手、容量和稳定性负责。

岗位职责：

1. 负责基本面量化因子的研究、开发、测试和维护，重点方向包括分析师预期、盈利预测修正、财务质量、成长、估值、业绩超预期、行业景气等；

2. 深入挖掘分析师相关数据，包括研报覆盖、预测调整、评级变化、目标价调整、分析师推荐行为、券商覆盖强度、预测偏差和预测准确性等；

3. 基于分析师研报文本、财务公告、业绩预告、业绩快报、调研纪要等非结构化数据，开发文本类或事件类 Alpha 信号；

4. 搭建和维护研究数据集，包括数据清洗、字段校验、点时间处理、异常值处理、样本覆盖率分析和数据质量监控；

5. 进行因子有效性检验，包括 IC、Rank IC、分层回测、多空组合、换手、衰减、行业中性、市值中性、风格暴露和样本外稳定性分析；

6. 协助 PM 进行组合构建、风险归因、实盘跟踪和策略复盘，将研究结果转化为可落地的投资信号；

7. 跟踪卖方研究、金工研究、学术论文和市场变化，持续拓展新的基本面量化研究方向。

任职要求：

1. 1–5 年量化研究、金融工程、基本面研究、数据科学或相关工作经验，优秀应届博士/硕士也可考虑；

2. 熟悉 A 股/港股市场，理解上市公司财务报表、盈利预测、估值指标和基本面投资逻辑；

3. 对分析师数据有研究兴趣或经验，了解一致预期、盈利预测调整、评级调整、目标价、研报覆盖、分析师行为等数据的研究价值；

4. 熟练使用 Python 进行数据处理、因子研究和回测分析，熟悉 pandas、numpy、scipy、statsmodels、sklearn 等常用工具；

5. 具备扎实的统计学、计量经济学或机器学习基础，能够独立完成数据分析、假设检验和模型评估；

6. 研究严谨，重视数据质量、点时间处理、未来函数检查、回测可复现性和样本外验证；

7. 具备较强的学习能力和沟通能力，能够将研究发现清晰表达，并与 PM、工程和交易团队高效协作。

岗位职责：

1、负责系统性发掘和评估各类另类数据集（支付、物流、舆情、物联网等）的Alpha潜力，成为数据进入研究引擎的把关人；

2、搭建标准化的数据评测流程，通过清洗、探索性分析、统计检验和基准因子构建，快速判定数据是否具备稳健的超额收益潜力；

3、将验证有效的数据及其逻辑支点、清洗方案、使用注意事项，清晰打包交付给量化研究员，推动数据高效转化为实盘因子；

4、建立数据质量监控体系，持续跟踪已接入数据的预测能力衰减与市场拥挤度变化。

任职要求：

1、顶尖院校硕士及以上学历，数学、统计、计算机、金融工程等相关专业，5年以上量化数据研究或因子研究经验；

2、统计功底扎实，精通时间序列分析、假设检验及多因子模型框架，能本能性识别前视偏差、多重检验陷阱等问题；

3、工程能力强，精通Python数据科学栈及SQL，有Spark等分布式框架处理海量数据的实际经验；

4、对至少一类资产的微观结构与交易逻辑有深入理解，能快速将非结构化数据关联到资产价格变动的经济逻辑；

5、沟通清晰，能将复杂分析提炼为结构化文档，具备独立定义工作路径的强自驱力和数据证伪精神；

6、有大型量化机构数据评估经验、或已有另类数据实盘贡献者优先。

岗位职责：

1、研究和评估各类新兴数据源（如卫星数据、社交媒体数据、消费行为数据等）对投资策略的潜在价值；

2、进行数据清洗、特征工程和初步的统计分析，寻找有意义的模式和信号；

3、设计并执行数据驱动的实验和回测，验证数据的 alpha 潜力；

4、与量化研究团队协作，将研究成果应用于策略开发和优化；

5、持续关注行业趋势，探索新兴数据技术和方法。

任职要求：

1、数学、统计学、计算机科学、物理、工程或相关专业硕士及以上学历，本科背景优秀者亦可；

2、熟练掌握 Python/R/SQL，具备数据处理、分析及可视化能力；

有探索性数据分析（EDA）、机器学习或统计建模经验，能独立从数据中提取洞察；

3、对金融市场有一定理解，具备将数据研究结果与投资策略相结合的意识；

4、思维敏捷，好奇心强，能够处理高维和异质数据；

5、优先考虑有以下经验者：alternative data 研究、量化研究、金融数据分析、算法交易研究。

岗位职责：

1、策略跟踪与归因：对在运行策略进行持续跟踪，从收益、风险、因子暴露等维度进行多层归因分析，输出分析报告，为策略迭代提供数据支撑；

2、研究流程优化：与工程师协作，参与研究框架和核心系统的优化与迭代，推动研究流程的标准化与自动化，提升团队研究效率；

3、风险控制与风险模型优化：跟踪并监控在运行策略的各类风控指标，识别异常信号并及时预警；参与新风险因子的挖掘、构建与回测验证，持续迭代和完善团队的风险模型体系；

4、组合优化研究：与团队共同开展组合优化方向的研究工作，围绕优化目标设定、约束条件建模、求解器应用与调优等核心问题进行探索，推动研究成果向工程系统转化落地。

任职要求：

1、国内外重点高校本科及以上学历，理工科相关专业背景；

2、逻辑清晰，善于将复杂问题拆解为可执行的步骤，具备较强的问题分析与建模能力；

3、熟练使用 Python 进行数据分析与建模，熟悉 NumPy、Pandas 等常用工具包；

4、对数据敏感，能够从策略表现和风险指标的变化中发现问题，主动推动分析与解决；

5、学习能力强，能够快速理解新业务场景并转化为技术方案；

6、对技术工作有热情，主动性强，注重细节与准确性。

岗位职责：

1、核心系统开发与优化：参与团队核心系统（包括组合优化、回测清算等模块）的开发与迭代，对现有系统进行性能分析与架构优化，提升系统计算效率与稳定性；

2、研究流程自动化：梳理研究团队日常工作中的重复性流程，通过脚本与工具开发推动研究框架的标准化与自动化，提升团队整体研究效率；

3、风险指标体系建设：参与风险指标的计算、可视化与报告工具的开发，支撑投资组合的多维度风险监控与归因分析；

4、系统运维与迭代：负责现有系统的日常维护、问题排查与版本迭代，保障生产环境稳定运行。

任职要求：

1、国内外重点高校本科及以上学历，计算机科学、软件工程、电子信息等相关专业背景；

2、熟练使用 Python 或 C++ 至少一种，具备良好的编码习惯和工程素养；

3、具备扎实的数据结构与算法基础，有性能分析和系统优化的意识；

4、逻辑清晰，善于从实际问题中找到关键切入点，解决问题而非把问题复杂化；

5、学习能力强，能够快速理解新业务场景并转化为技术实现；

6、对技术工作有热情，主动性强，乐于发现问题并推动改进。

岗位职责：

1、研究和开发海外股票市场的量化交易策略；

2、运用统计和机器学习技术对大量金融数据进行分析，挖掘有效的市场信号；

3、构建和维护量化模型，进行回测和优化；

4、与交易团队合作，跟踪量化策略的表现，并根据市场变化调整策略；

5、撰写研究报告，包括市场分析、模型表现和策略建议；

6、跟踪最新的量化研究技术和市场动态，不断提升研究方法和策略。

岗位要求：

1、国内外重点学校硕士及以上学历，数学、物理、计算机、金融工程等理工科类专业，或有数量分析、量化交易等高度相关的复合专业背景；

2、有出色的编程能力，精通python/C++，熟悉SQL数据库；

3、有扎实的数学、统计理论基础，对数据有很强的敏感性，在机器学习等相关领域有深入的实践研究经验尤佳；

4、对量化投资有热情，有志于在量化行业长期发展，具有团队协作精神，专注，学习能力强。

5、熟悉海外市场交易规则，有量化行业一年以上工作/实习经验者尤佳。

岗位职责：

1、研究、开发和维护覆盖各个市场的交易算法，了解并掌握最前沿的算法思路、交易规则和执行方法；

2、利用多维度的金融市场数据，运用统计分析等手段建立算法交易模型；

3、接入交易基础设施，协助交易算法的实现和落地；

4、持续追踪执行效果，评估执行可提升的空间，减少市场冲击成本及损耗；

5、对接核心开发工程师和量化研究员，跟踪每日交易绩效。

任职要求：

1、海内外知名院校硕士及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等相关理工类专业；

2、2年以上工作经验，具备算法交易研究或开发相关经验，熟悉常见算法交易模型，对市场微观结构有深入了解；

3、熟练掌握C++/C或 Python，低延迟执行算法和系统开发设计经验优先；

4、熟悉任一机器学习分支领域（如统计学习，深度学习，强化学习，组合优化等）；

5、工作细致、严谨，具有良好的团队协作能力，能够在快节奏和高压环境下工作，对技术有热情，肯钻研，有较强的学习能力。

岗位职责：

不限任何工具， 利用公司的因子池做alpha的预测模型。提供与现有模型低相关性的模型。

任职要求：

1. 精通传统的线性以及非线性模型或者对深度学习，强化学习有自己独特理解。

2. 有完成过中型以上规模的实际项目。

3. 计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位

4. 有较强的学习能力、自我驱动力、业务理解和解决问题的能力。

岗位职责：

1、深入挖掘股票、期货市场的各种数据，从中提取有效信息编写CTA、股票Alpha和T0的因子；

2、运用机器学习、深度学习的回测框架进行因子回测，分析模型报告，验证因子的有效性；

3、协助PM开发交易策略，进行策略回测和参数调试，总结规律，提供有效的策略建议和研究报告；

4、维护研究平台，跟踪交易滑点，统计实盘策略相关的各项指标。

任职要求：

1、国内外重点学校硕士及以上学历，数学、物理、计算机、金融工程等理工科类专业，或与数量分析、量化交易等高度相关的复合专业背景；

2、有出色的编程能力，精通python/C++，熟悉SQL数据库； 

3、有扎实的数学、统计理论基础，对数据有很强的敏感性，在机器学习等相关领域有深入的实践研究经验尤佳；

4、对量化投资有热情，有志于在量化行业长期发展，具有团队协作精神，专注，学习能力强。

5、熟悉各类金融产品的交易规则，有量化行业一年以上工作/实习经验者尤佳。

岗位职责：

1、深刻理解期权定价模型，负责开发期权量化交易策略，包括但不限于波动率交易、期权事件驱动策略、波动率曲面套利；

2、维护期权策略研究平台，基于平台进行期权策略的开发与回测；

3、协助期权策略的实盘部署，跟踪实盘表现，统计策略相关的各项指标。

任职要求：

1、国内外重点学校硕士及以上学历，数学、物理、计算机、金融工程等理工科类专业，或与数量分析、量化交易等高度相关的复合专业背景；

2、熟悉各类期权定价模型和波动率预测模型，对期权基本属性（希腊字母、隐含波动率、各类期权组合等）有较为深入的理解，有出色的编程能力；

3、有一年以上期权量化策略研究与开发经历，有策略实盘交易经验优先；

4、有扎实的数学、统计理论基础，对数据有很强的敏感性，对量化投资有热情，有志于在量化行业长期发展，具有团队协作精神。

岗位职责：

1、主导AI大模型的量化应用和技术创新工作，负责大模型算法的深度研究、性能优化及规模化部署落地，推动大模型项目的全流程建模和技术实现；

2、深入研究和应用大语言模型的后训练、微调、SFT、RL等核心技术，主导大模型在量化方向的创新性应用和解决方案设计；

3、持续跟踪人工智能领域的前沿技术发展趋势，主导技术创新和研究工作，推动团队技术能力的提升；

4、探索并实现前沿大模型技术在算法项目中的创新应用，将最新研究成果转化为实际业务价值，推动技术成果的高效落地。

任职要求：

1、在LLM/多模态LLM模型领域有深厚的理论研究和实践经验，精通主流LLM/MLLM模型的设计原理和架构，具备大规模模型预训练、微调和推理的丰富经验；

2、具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，精通PyTorch等深度学习框架，对其底层实现和优化有深刻理解；熟练掌握transformers、vllm、trl、deepspeed、megatron等多种大模型训练框架，并能进行定制化开发和性能优化；

3、具备优秀的学术背景，在AI顶会（如NeurIPS、ICML、CVPR等）或顶级期刊上有高质量论文发表者优先；

4、在大模型和量化双领域有深入研究和丰富实践经验，具备大模型在量化领域成功应用的案例或创新成果者优先；

5、具备较强的技术领导力和项目管理能力，能够独立承担技术攻关任务，推动团队技术目标的实现。

岗位职责：

1、负责公司金融全栈智能体的架构设计、核心代码开发及性能调优，构建高可用、低延迟的智能体系统，确保在复杂金融场景下的稳定性与准确性；

2、主导智能体工具库的开发与迭代，设计高效的工具调用链路与执行规划机制，提升智能体planning水平；

3、构建并优化面向量化方向的ReAct多智能体协作框架，解决多智能体间的任务协同问题，实现复杂投研任务；

4、应用RAG与知识图谱技术，持续提升智能体对金融数据的理解与处理能力。

任职要求：

1、国内外重点学校硕士及以上学历，在AI Agent、大模型应用开发领域有扎实的理论基础与工程实践经验，深入理解ReAct框架，具备复杂任务规划与拆解的实战能力；

2、精通Python编程，熟练掌握一种主流智能体开发框架，如LangChain、LangGraph、AutoGen等，并能根据业务需求进行深度的定制化开发与优化；

3、熟悉向量数据库及RAG系统架构，具备处理大规模非结构化金融数据并构建高效知识库的丰富经验；

4、具备优秀的系统架构能力，熟悉微服务架构、API设计及容器化部署（Docker/K8s），能够独立承担从算法模型到生产环境的全链路工程落地；

5、有量化交易或相关多智能体系统开发经验者优先。

岗位职责：

1、负责公司产品的渠道开发与客户关系维护；

2、制定银行、证券、第三方理财机构等渠道开发计划及高端客户开发计划；

3、为合作机构提供投资策略咨询、产品推广培训、投资者教育等各项持续服务；

4、实时关注行业最新动态，挖掘潜在的市场需求。

任职要求：

1、专业不限，本科及以上学历，持有基金从业资格证；

2、具有2年以上私募、证券、期货、基金、信托、银行等金融行业相关工作经历；

3、具备私募基金产品机构销售和渠道推介工作经验者优先。

岗位职责：

1、加入公司核心开发团队，负责公司高频交易系统的开发，优化和维护；

2、负责公司高频交易系统的扩展，包括与不同的金融市场的连接，功能模块的开发等；

3、负责在低延时、低耦合、高性能、模块化等方向深层次优化交易系统；

4、负责开发交易系统相对应Test Framework和每次版本发布前的测试工作；

5、给与策略团队技术支持。

任职要求：

1、计算机、信息、通信相关专业本科及以上学历；

2、5 年以上的 C++开发经验，对于c++低延迟系统开发有着深厚的经验；

3、熟悉常用的数据结构、算法，具备良好的编程习惯；

4、熟悉 Linux系统，对于Linux Kernel有深入的研究；

5、熟悉开源三方库 boost、kafka、zeromg、redis 等。

岗位职责：

1、高频策略开发，高频预测，算法执行，低延迟交易策略实现；

2、负责期货高频策略程序的编写、调试、优化、监控以及维护；

3、参与搭建期货的高频交易研究环境，通常涉及Python、C++等编程语言；

4、根据实盘交易结果，不断优化和改进策略模型参数。

任职要求：

1、国内外重点学校硕士及以上学历，数学、物理、计算机、金融工程等理工科类专业，或与数量分析、量化交易等高度相关的复合专业背景；

2、有出色的编程能力，精通python/C++，熟悉SQL数据库；

3、至少有3年以上高频期货、CTA量化研究经验，有实盘经验者优先；

4、对量化投资有热情，有志于在量化行业长期发展，具有团队协作精神，专注，学习能力强；

5、具有高频成交的仿真评价系统相关开发经验的优先。