负责财经/新闻数据的采集、清洗、预处理与语料库构建； 对新闻文本进行语义分析、情感分类、情感强度打分、事件抽取等任务； 使用Python及AI/NLP模型（如Transformer、BERT、LLM等）搭建情感分析流程； 设计标注规范与评估指标，完成模型训练、评测与优化； 与量化研究员合作，将文本情感/语义信号转化为可回测的量化因子或特征； 撰写研究文档、实验报告，复现相关论文/开源模型。 任职要求 熟练使用Python进行数据分析，熟悉pandas、numpy、scikit-learn等常用库； 具备AI/机器学习/NLP相关经验，了解文本分类、情感分析、语义表示等基本方法； 有新闻文本、舆情数据或金融文本分析相关研究/项目经验； 具备较强的论文阅读与复现能力，能独立完成实验设计与结果分析； 工作细致，逻辑清晰，具备良好的沟通与文档能力。 加分项 在NLP、情感分析、文本挖掘、金融科技等相关方向发表过论文或参与过科研项目； 熟悉PyTorch/TensorFlow、HuggingFace Transformers，有LLM微调/提示工程经验； 有中文/英文财经新闻、公告、研报、社交媒体文本处理经验； 了解量化因子构建、时序回测或金融数据结构； 熟悉SQL、数据爬取或大规模文本数据处理。 表现优秀者可获得留用机会。