人工智能金融与深度学习研究中心实习生招聘进行中!
- 2025-12-06 21:03:22
人工智能金融与深度学习研究中心
IDEA研究院创院理事长沈向洋院士、执行院长郭健教授等专家共同提出了下一代AI投资技术的新范式，其核心三要素为自动化AI、可解释AI和知识驱动AI。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2301.04020
郭健教授学术主页：
https://www.idea.edu.cn/person/guojian/
IDEA研究院人工智能金融与深度学习研究中心（FinAI）围绕下一代AI量化投资技术开展研发，在金融信号自动挖掘与深度学习自动建模技术、金融衍生品定价系统、大规模金融行为知识图谱推理、面向金融时序数据的新型深度学习技术等领域重点攻关。
沈向洋理事长、郭健教授
分别在2022 IDEA大会介绍下一代AI投资技术
加入我们，有哪些体验？
1、前哈佛教授、世界著名对冲基金AI科学家等量化投资创新创业者，带你end2end全流程学习并研发前沿的AI投资模型
2、每周多次AI金融技术研讨会，学习研究世界前沿技术，与行业资深从业者面对面切磋
3、CODE（Creative, Open, Direct, Entrepreneurial）文化，平等开放的讨论学习环境
岗位（实习）
AI金融衍生品研究实习生
岗位职责：
应用数理知识或机器学习算法，自主或协助完成以下工作：
1.开发/优化金融衍生品定价模型；
2.研究金融投资组合的动态对冲问题；
3.开发各类基于衍生品的量化投资策略。
任职要求：
1.理工科专业硕士生、博士生，或极其优秀的本科生；
2.对金融衍生品具有一定理论知识基础，参与过相关项目/研究/实习；
3.编程基础扎实, 能够熟练使用Python进行数量分析；
4.有强烈的求知欲和自我驱动力，有快速分析和解决问题的能力，乐于思考。
加分项：
1.对衍生品定价理论或实战有深入研究；
2.熟练使用Pytorch/Tensorflow等；
3.奥赛、ACM等比赛获奖者。
阿尔法因子投研实习生
岗位职责：
1.对A股相关的交易数据（L2级别）、基本面数据、另类数据等进行深入探索与研究；
2.挖掘不同频度、不同维度的股票alpha因子，并预测股票短中长期的价格变化；
3.因子算法优化、新算法开发等工作；
4.从算法角度优化超级因子搜索系统，优化单因子和组合因子评价方法，筛选优秀的因子。
任职要求：
1.理工科专业硕士生、博士生，或极其优秀的本科生；
2.具备扎实的编程能力，熟练掌握Linux系统使用和Python编程；
3.深入理解常用统计模型，并熟练应用数据分析工具。
加分项：
1.有1年及以上的相关实习经验，熟悉因子挖掘研究全流程，并有一定工作成果；
2.掌握spark和数据库语言；
3.对模型策略有相关研究和实践经验，并取得一定成果。
4.在CMO,IMO, NOIP, NOI, IOI, IPHO, ACM等竞赛中取得较好成绩者；
5.在WorldQuant、Jane Street、九坤等量化公司举办的量化比赛中取得较好成绩者。
股票期货择时策略建模实习生
岗位职责：
协助研发各类基于国内商品期货和金融期货的量化投资策略，主要以夏普率较高的中频和高频策略为主。
任职要求：
1.理工科专业硕士生、博士生，或极其优秀的本科生；
2.熟练掌握统计学、机器学习相关知识，数学建模能力优秀；
3.编程基础扎实, 能够熟练使用Python、R、matlab等语言中的至少一种，数据分析处理能力较强；
4.诚实敬业，勤奋，有强烈的求知欲和自我驱动力，有快速分析和解决问题的能力，乐于思考。
金融知识图谱开发实习生
岗位职责：
1.主要参与金融知识图谱的开发与研究；
2.实现时序图数据模型和算法在金融知识图谱上的具体应用，主要关注于投资决策和风险评估等相关业务。
任职要求：
1.计算机、软件、数据分析等相关专业，本硕博皆可；
2.熟练使用python和SQL等程序语言，熟悉MySQL/MongoDB等数据库；
3.熟悉机器学习及深度学习领域常见模型。
加分项：
1.有相关的知识图谱开发经验，熟悉Neo4j、JanusGraph、NebulaGraph等单机或分布式图数据库；
2.有基于大数据框架Hadoop, Spark, Kafka等的分布式数据系统开发经验；
3.对基于机器学习或深度学习的量化投资以及因子挖掘有一定了解。
量化投研实习生
岗位职责：
1. 参与量化模型和因子研究，建立模型预测股票短期价格和成交量变化；
2. 对股票市场微观结构（Market Microstructure）建模；
3. 针对投资组合优化不同模块进行深入研究。
任职要求：
1. 相关专业硕士生、博士生，或优秀本科生。有扎实的统计、数学、数据分析和机器学习背景；
2. 熟练使用python或C++等编程语言，熟练使用Linux 系统进行开发；
3. 熟悉机器学习的各种框架，比如sckit-learn，XGboost，PyTorch/Tensorflow；
4. 熟练使用数据处理工具比如Pandas，Dask 等；
5. 对大数据框架比如Spark等有一定了解。
加分项：
1. 奥赛、ACM等比赛获奖者；
2. 有相关的IT大厂实习经验。
关于实习岗位的说明
实习表现优秀者可获得全职offer
可在深圳实习半年以上者优先
工作地点
深圳市福田区
简历投递方式
1、扫码投递
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3、内推
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