崗位職責(zé)：
1.通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，隨機(jī)過(guò)程方法，優(yōu)化運(yùn)籌方法，數(shù)值計(jì)算方法等開(kāi)發(fā)和優(yōu)化投資模型；
2.通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)和人工智能方法來(lái)開(kāi)發(fā)和優(yōu)化投資模型；
3.、通過(guò)經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和金融學(xué)框架，進(jìn)行深度量化研究，開(kāi)發(fā)投資核心模型。
職位要求：
1.碩士及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、物理、計(jì)算機(jī)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)，有經(jīng)濟(jì)、金融復(fù)合背景優(yōu)先；
2.熟練運(yùn)用一種編程語(yǔ)言，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有較為深入的理解；
3.扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)值優(yōu)化、矩陣計(jì)算基礎(chǔ)；理解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理；
4.熟練運(yùn)用sklearn、tensorflow等框架工具，參與過(guò)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目；
5.對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)、消息隊(duì)列中間件、分布式計(jì)算有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
6.有實(shí)際成果并發(fā)表在國(guó)際會(huì)議、期刊者優(yōu)先，有在ImageNet、MSCOCO、ICDAR等權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)上提交過(guò)結(jié)果并取得優(yōu)異成績(jī)者優(yōu)先；
7.有deeplearning的經(jīng)驗(yàn)，有l(wèi)inux下開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的，大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。