【岗位职责】 1, 模型设计与创新：专注于前沿机器学习和深度学习模型的设计、实验与迭代，以深度挖掘并预测全球股票市场的交易信号。 2, 数据与特征工程：深度处理海量高频市场数据，进行高效的特征工程，为大规模模型训练提供高质量、高效率的输入。 3, 高性能训练与部署：负责构建、优化与维护大规模模型训练基础设施，确保模型的高效稳定运行和快速部署。 4, 预测与归因：结合量化策略，将模型预测高效转化为实盘交易信号，并进行系统的实盘效果归因分析。 【我们希望你】 1, 学术背景：计算机科学、人工智能等相关专业 2026/2027 届博士毕业生（特别优秀者可放宽）。 2, 编程功底：熟练掌握 Python，精通主流深度学习框架（如 PyTorch, TensorFlow, Jax 等）及科学计算库。 3, 专业素质：具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，对模型优化、训练流程和系统架构有深刻理解。 4, 个人特质：对技术研究充满热情，具备卓越的自驱动力、解决复杂问题的能力及团队协作精神。 5, 语言能力：优秀的英文读写能力，能够无障碍阅读并撰写英文技术文档。 【加分项】 1, 丰富的深度学习模型研究和实战经验，尤其在时序数据或金融数据上的应用。 2, Kaggle 或其他知名机器学习/数据科学竞赛高排位获奖经历。 3, 在顶级机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域会议或期刊上发表过高质量论文。 4, 熟悉分布式计算（如 Ray, Dask, Spark）或高性能计算（如 CUDA 编程） 5, 知名量化金融或科技公司实习经验。