未來一年內(nèi)畢業(yè)的候選人,有意向一周五天全職實習(xí)至少4個月后留下轉(zhuǎn)正,我們按全職儲備培養(yǎng),實習(xí)期間工資1.2w/月。
職位要求:
- 具備優(yōu)秀的團隊合作意識與合作能力,認(rèn)真踏實,注重細(xì)節(jié),思維開放,創(chuàng)新意識強。
- 習(xí)慣于系統(tǒng)性的,定量的描述與看待世界。對學(xué)習(xí)數(shù)理統(tǒng)計技術(shù)和計算機算法,并應(yīng)用于復(fù)雜的實際問題有強烈的喜好。
- 需要具有以下學(xué)科之一的本科學(xué)位:數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué),信號處理,概率統(tǒng)計,計量經(jīng)濟學(xué),理論物理,計算機,數(shù)據(jù)科學(xué)。
- 所學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)扎實,各階段成績優(yōu)異。
- 動手能力強,流暢使用至少一門編程語言。有數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗尤佳。
- 專業(yè)知識側(cè)重點(至少具備其一):
- 計算機—側(cè)重于解決計算機問題:對計算機體系結(jié)構(gòu),操作系統(tǒng),算法,網(wǎng)絡(luò)有扎實側(cè)重于解決計算機問題:對計算機體系結(jié)構(gòu),操作系統(tǒng),算法,網(wǎng)絡(luò)有扎實的掌握,了解的掌握,了解HPC,實時系統(tǒng),掌握一門系統(tǒng)級編程語言,實時系統(tǒng),掌握一門系統(tǒng)級編程語言(C, C++, Rust)
- 預(yù)測模型—側(cè)重于解決預(yù)測模型問題:對統(tǒng)計學(xué)有扎實的掌握,對機器學(xué)習(xí)有系統(tǒng)性的學(xué)習(xí),對神經(jīng)側(cè)重于解決預(yù)測模型問題:對統(tǒng)計學(xué)有扎實的掌握,對機器學(xué)習(xí)有系統(tǒng)性的學(xué)習(xí),對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有相當(dāng)程度的理解,明曉原理,優(yōu)勢和局限。網(wǎng)絡(luò)有相當(dāng)程度的理解,明曉原理,優(yōu)勢和局限。(Python numpy, pandas, tensorflow)
工作內(nèi)容:
- 在核心員工的完善指導(dǎo)下,掌握量化交易的框架、系統(tǒng)、原理,理解模型如何在 IT,交易中落地執(zhí)行。
- 學(xué)習(xí)經(jīng)典的交易策略和預(yù)測模型,嘗試?yán)米钋把氐臋C器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行迭代改進(jìn)。
- 在種類豐富的數(shù)據(jù)集中分析, 比對,挖掘。嘗試用各種傳統(tǒng)和創(chuàng)新方法構(gòu)建新的資產(chǎn)價格模型和風(fēng)險模型。
- 獲得量化交易的全局視野,有能力提出創(chuàng)造性的改進(jìn)方案,和新穎的交易策略或交易想法。
- 以下是一些實習(xí)生工作的樣例:
- 機器學(xué)習(xí)方面— a)使用自然語言處理技術(shù)理解新聞?wù)Z義,根據(jù)其語義對新聞在資產(chǎn)價格上的影響進(jìn)行預(yù)判。b)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)市場的微觀結(jié)構(gòu),資產(chǎn)之間的相關(guān)性,從而對資產(chǎn)短期價格走勢或波動性進(jìn)行預(yù)測。
- 期權(quán)方面—a)隱含波動率的建模和預(yù)測,在海量數(shù)據(jù)背景下,使用多種模型和技術(shù)對場內(nèi)期權(quán)的隱含波動率曲線和曲面進(jìn)行定量的刻畫以及構(gòu)建預(yù)測模型。
職位福利:五險一金、商業(yè)保險、帶薪年假、帶薪出境游、免費午餐晚餐