机器学习模型研究员/负责人(上海)

岗位职责:
1. 利用机器学习、深度学习和人工智能的方法在公司研究平台上对大量历史性的数据进行研究、分析和统计,并从中找到相关的趋势和规律;
2. 针对包括 A 股在内的全球股市研究和挖掘各种市场 Alpha 模型,在此基础上进行一系列测试;
3. 在发掘多种模型/因子的基础上,研究因子组合方法。优秀者可参与因子组合管理;
4. 紧跟领域前沿,独立或与其他投资人员合作来推动算法的改进;
5. 研究并应用前沿的机器学习算法,发掘历史数据规律,建立模型并应用于市场预测。 

岗位要求:
1. 国内外重点大学人工智能、数学、统计、计算机、信号处理、金融工程等相关专业硕士及以上学历;顶尖大学本科学历特别优秀者也可;
2. 熟悉任一机器学习分支领域(如统计学习,深度学习,强化学习,组合优化或其他相关前沿技术等);
3. 优秀的编程实现能力,能熟练通过 Python、R 等语言建立机器学习模型;
4. 有股票实盘经验者优先;
5. 负责人岗位,要求有 0-1 团队管理,以及优秀的用人经验为优先;专家岗位不需要。
base上海,5个hc,新增团队,急招。组员和负责人同步招聘。
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最近群里有很多同学找我看简历,问问题,主要就是集中在明年三月份的暑期,我暑期还能进大厂嘛?我接下来该怎么做?对于我来说,我对于双非找实习的一个暴论就是title永远大于业务,你在大厂随随便便做点慢SQL治理加个索引,可能就能影响几千人,在小厂你从零到一搭建的系统可能只有几十个人在使用,量级是不一样的。对双非来说,最难的就是约面,怎么才能被大厂约面试?首先这需要一点运气,另外你也需要好的实习带给你的背书。有很多双非的同学在一些外包小厂待了四五个月,这样的产出有什么用呢?工厂的可视化大屏业务很广泛?产出无疑是重要的,但是得当你的实习公司到了一定的档次之后,比如你想走后端,那么中厂后端和大厂测开的选择,你可以选择中厂后端(注意,这里的中厂也得是一些人都知道的,比如哈啰,得物,b站之类,不是说人数超过500就叫中厂),只有这个时候你再去好好关注你的产出,要不就无脑大厂就完了。很多双非同学的误区就在这里,找到一份实习之后,就认为自己达到了阶段性的任务,根本不再投递简历,也不再提升自己,玩了几个月之后,美其名曰沉淀产出,真正的好产出能有多少呢?而实际上双非同学的第一份实习大部分都是工厂外包和政府外包!根本无产出可写😡😡😡!到了最后才发现晚了,所以对双非同学来说,不要放过任何一个从小到中,从中到大的机会,你得先有好的平台与title之后再考虑你的产出!因为那样你才将将能过了HR初筛!我认识一个双非同学,从浪潮到海康,每一段都呆不久,因为他在不断的投递和提升自己,最后去了美团,这才是双非应该做的,而我相信大部分的双非同学,在找到浪潮的那一刻就再也不会看八股,写算法,也不会打开ssob了,这才是你跟别人的差距。
迷茫的大四🐶:我也这样认为,title永远第一,只有名气大,才有人愿意了解你的简历
双非本科求职如何逆袭
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