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同花顺强化学习算法研究员(金融大模型)

校招全职金融研究类地点:杭州状态:招聘

任职要求


具有扎实的强化学习理论基础,熟悉强化学习的核心算法(如DQN、PPO、A3C等),并有实际应用经验,能够根据金融问题设计适合的RL算法。
在金融量化、资产管理、风险控制等领域有丰富的经验,能够理解并解决金融数据中固有的不确定性与复杂性。
熟悉大模型,能够将这些先进技术应用到金融决策系统中,提升模型的性能和适应性。
具有扎实的编程能力,精通C/C++Python编程语言,能够高效实现复杂算法,优化模型训练与推理效率。具备量化投资平台的开发或算法优化经验者优先。
有学术论文发表经历,尤其是在NeurIPSICLRICML等顶级会议上有论文发表者优先。
具备较强的创新能力,能够主动跟踪强化学习与金融大模型领域的最新发展,并能够独立解决复杂的算法问题。
加分项:
参与过大规模金融数据分析或量化策略开发,并有成功的应用案例。
熟悉AI在金融领域的法规与合规要求,能够在遵循合规框架的前提下开发创新算法。
在AI4Finance、量化金融等领域有实际的落地项目经验。

工作职责


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。
包括英文材料
强化学习+
算法+
大模型+
C+
C+++
Python+
NeurIPS+
ICML+
数据分析+
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校招金融研究类

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。

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校招金融研究类

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)

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校招算法研究

1. 参与文档解析多模态大模型的研发和迭代,研发高效的强化学习训练与推理系统,解决大规模图文数据处理、算力利用及模型优化问题; 2. 设计并实现适用于多模态大模型的奖励机制,涵盖图文对齐、复杂推理、OCR/文档解析、表格理解、视觉问答、Agent 操作等多模态任务,探索创新性强化学习算法与多模态对齐方法; 3. 构建并优化多模态强化学习流程,包括数据生成、奖励模型训练、策略优化(如 PPO / DPO / GRPO 等)、模型评测与部署,实现模型能力的精准量化与持续优化; 4. 结合业务需求提出创新方案,推动 RL 优化后的多模态大模型在办公自动化、教育、金融等领域落地应用。

更新于 2025-09-08
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校招金融研究类

岗位介绍​ 在金融大模型应用落地的前沿阵地,同花顺已强势布局 100 + 大模型应用场景。在此领域,我们对大模型的通用能力及面向金融应用的专项能力有着极高且特殊的优化需求,涵盖海量数据的实时处理与计算、金融逻辑推理、复杂指令响应、长文本解析、低幻觉控制等多个关键维度。本岗位将立足公司自研大模型与外部开源模型,深度钻研金融场景下模型能力提升的核心技术与创新产品方案,致力于显著增强模型的金融指令跟随能力、降低幻觉率、提升金融数学与逻辑分析水平,全力推动大模型在更多金融场景的成功落地,为用户打造前所未有的投资体验。​ 职责​