
同花顺策略算法研究员
任职要求
具备扎实的数学与计算机基础,精通机器学习、深度学习及量化投资算法,熟悉计算机视觉(CV)、AIGC、自然语言处理(NLP)、强化学习(RL)等技术。 具有量化投资领域的工作经验,熟悉量化策略的开发、回测与优化,能够独立设计和实现基于大模型的量化投资系统。 在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上有论文发表者优先。 熟练掌握C/C++或Python编程语言,具有优秀的编程能力,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。 具有较强的创新能力和解决复杂问题的能力,能够在挑战性的环境中快速学习和适应。
工作职责
跟踪并深入研究LLM(大语言模型)领域的最新科研成果及业界动态,探索其在金融投资中的应用。 参与基于大模型的量化策略设计与算法开发,涵盖信号生成、组合优化、模型训练等环节,利用大模型、多模态技术和强化学习(RL)推进AI投资和AIGC项目。 优化大模型在金融场景下的推理效果,结合DPO(决策过程优化)和RLHF(强化学习与人类反馈)提升策略的稳定性与准确性。 参与投资Agent系统的开发,全面实现数据获取、分析、决策与执行的自动化链路,提升量化投资决策效率。 持续跟踪AI4Finance前沿技术,特别是多模态金融大模型、低延迟推理等领域的最新进展,为量化投资系统提供技术支持。
1.智能数据应用:多维度玩家数据挖掘和分析,构建预测、推荐、投放等模型; 2.AIGC技术落地:深度应用LLM、TTS等相关技术,结合业务场景进行落地; 3.跟踪并研究最新的AI技术和趋势,将其应用于游戏Al项目中。
1. 开发基于机器学习的机器人控制策略,完成机器人端对端的算法训练与部署; 2. 负责算法策略的训练与移植部署,实现算法sim2real在机器人实机上落地应用; 3. 持续跟踪国内外前沿研究成果,并进行相关算法复现,参与相关方向的论文与专利积累。 【课题名称】 机器人强化学习算法研究 【课题内容】 追踪当下前沿机器人强化学习算法,复现并创新。

follow最新的LLM领域的科研及业界最新的成果,直接应用到金融投资。 1. 参与基于大模型的量化策略设计与算法开发,覆盖信号生成、组合优化、模型训练等环节 ,运用大模型\多模态\强化学习解决AI投资、AIGC等项目。 2. 优化大模型在金融场景的推理效果,结合DPO/RLHF提升策略稳定性 3. 开发投资Agent系统,实现数据获取-分析-决策-执行的自动化链路 4. 跟踪AI4Finance前沿技术(如多模态金融大模型、低延迟推理)

参与金融领域大模型的设计与优化,特别是在量化投资、风险控制、资产配置等场景下应用强化学习算法(RL)解决实际问题。 研究和开发基于强化学习的金融策略,包括但不限于投资组合优化、市场预测、风险管理等关键领域。 利用大模型和多模态数据(包括市场数据、新闻数据、社交媒体数据等),开发适应金融市场动态变化的智能决策系统。 优化金融场景下强化学习模型的训练与推理效率,探索基于DPO(决策过程优化)与RLHF(强化学习与人类反馈)的创新算法,提升策略的稳定性和适应性。 深入研究AI4Finance前沿技术,关注低延迟推理、模型压缩、算法加速等技术的应用,推动金融大模型在实时交易、资产管理等领域的落地。