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  • 金融机器学习工程师
    岗位职责

    研究 / 复现前沿的机器学习模型和算法,设计开拓性的新的深度神经网络, 利用这类模型对金融数据进行建模,发表论文或进行业务落地。

    岗位要求

    1. 计算机/数学/物理/统计等专业,硕士及以上学历,或极其优秀的本科生。
    2. 编程能力出色, 熟练掌握(阅读过源码)Pytorch/Tensorflow中的一种框架,或未接触过深度学习但源码级研发/改进过其他机器学习模型并取得一定效果。
    3. 有丰富的研究成果,在国际顶会或期刊发表相关论文(包括但不限于NIPS, ICML, CVPR, COLT)。

    加分项:

    1. 有较高star数的机器学习相关GitHub项目(tutorial除外)。
    2. 有过在GPU集群上训练大规模深度学习模型的经验。

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  • 量化金融研究员
    岗位职责

    1. 协助量化金融信号挖掘系统的开发;
    2. 利用超大型算力, 分析海量金融市场高频数据、进行金融因子的大规模挖掘搜索、开发与调试搜索算法。

    岗位要求

    1. 国内外高等院校理工科或金融数学等专业;
    2. 编程基础扎实, 能够熟练使用C++/Python;
    3. 足够聪明,思考问题快而深刻,有敏锐的洞察力,有IMO、IOI、IPHO集训队经历优先;
    4. 对于时间压力、任务压力能够进行高效安排;
    5. 对金融、量化交易有浓厚兴趣,但不需要有相关从业经历;

    加分项:

    奥赛、ACM等比赛获奖者

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  • 数据开发工程师
    岗位职责

    1. 进行多平台信息的提取和入库工作。
    2. 入库数据验证,保障数据质量。

    岗位要求

    1. 本科及以上学历,计算机相关专业,3年以上Python开发和管理经验。
    2. 熟练使用python、pandas、flask、sqlalchemy等。
    3. 熟练使用SQL。
    4. 熟悉linux/shell/docker/nginx。
    5. 熟悉常见的反爬机制,熟悉各类型网站的爬取php/ Nodejs/Django等,熟悉selenium/pyppeteer。
    6. 熟悉公众号、小程序的数据抓取,能够解决封账号、封IP、验证码识别、图像识别等问题。

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  • 金融实时系统开发工程师(C++)
    岗位职责

    1. 负责开发金融场景下的实时高性能系统平台, 负责多种实时系统的稳定运行。
    2. 参与极低延迟高性能系统与基础库的性能分析和持续优化。
    3. 参与设计和开发如低延迟通讯库, 底层流式基础数据存储与传输等核心模块。

    岗位要求

    1. 毕业于国内外高校理工科专业,计算机、电子、自动化等,2年及以上软件开发从业经验。
    2. 熟悉Linux开发环境下C++开发调试和测试技术。
    3. 了解TCP/IP协议,socket网络编程。
    4. 有基本的计算机系统结构知识背景,具备一定的软硬件开发配置能力,故障分析和排除能力。
    5. 喜欢挑战困难,有geek精神;有从蛛丝马迹发现问题并设计方案解决问题的能力;有较强的跨学科学习和领悟能力。

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