職位描述
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崗位職責(zé):
課題:人工智能及組合優(yōu)化理論在量化權(quán)益投資的應(yīng)用及改進
課題簡介:人工智能(AI)與組合優(yōu)化理論的結(jié)合為量化權(quán)益投資提供了新機遇。相較傳統(tǒng)量化模型,AI技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并識別潛在規(guī)律,進而提升投資策略的精準度。同時,組合優(yōu)化理論在處理實際投資中的復(fù)雜約束條件更有優(yōu)勢。本課題聚焦AI與組合優(yōu)化在量化權(quán)益投資中的融合應(yīng)用與改進,研究成果將為量化投資提供新的理論和方法支持,助力投資者在復(fù)雜市場中做出更優(yōu)決策。
任職要求:
1.具有良好的政治素質(zhì)和道德修養(yǎng),遵紀守法,身體健康;
2.2025年應(yīng)屆博士研究生,或畢業(yè)不超過三年(不早于2022年)的往屆博士畢業(yè)生;
3.專業(yè)背景:具備金融工程、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)或相關(guān)專業(yè)的學(xué)位,熟悉最優(yōu)化理論。熟悉金融市場和量化投資的基本理論與方法,有金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先;
4.研究技能:熟練掌握 Python 等編程語言,熟悉常見的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架,如 PyTorch 等。具備數(shù)據(jù)處理和分析能力,能夠運用統(tǒng)計方法進行模型評估。有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),熟悉概率論、線性代數(shù)等。掌握自然語言處理技術(shù)者更佳。
5.全職在站內(nèi)從事科研工作。
薪酬面議。
課題:人工智能及組合優(yōu)化理論在量化權(quán)益投資的應(yīng)用及改進
課題簡介:人工智能(AI)與組合優(yōu)化理論的結(jié)合為量化權(quán)益投資提供了新機遇。相較傳統(tǒng)量化模型,AI技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并識別潛在規(guī)律,進而提升投資策略的精準度。同時,組合優(yōu)化理論在處理實際投資中的復(fù)雜約束條件更有優(yōu)勢。本課題聚焦AI與組合優(yōu)化在量化權(quán)益投資中的融合應(yīng)用與改進,研究成果將為量化投資提供新的理論和方法支持,助力投資者在復(fù)雜市場中做出更優(yōu)決策。
任職要求:
1.具有良好的政治素質(zhì)和道德修養(yǎng),遵紀守法,身體健康;
2.2025年應(yīng)屆博士研究生,或畢業(yè)不超過三年(不早于2022年)的往屆博士畢業(yè)生;
3.專業(yè)背景:具備金融工程、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)或相關(guān)專業(yè)的學(xué)位,熟悉最優(yōu)化理論。熟悉金融市場和量化投資的基本理論與方法,有金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先;
4.研究技能:熟練掌握 Python 等編程語言,熟悉常見的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架,如 PyTorch 等。具備數(shù)據(jù)處理和分析能力,能夠運用統(tǒng)計方法進行模型評估。有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),熟悉概率論、線性代數(shù)等。掌握自然語言處理技術(shù)者更佳。
5.全職在站內(nèi)從事科研工作。
薪酬面議。
工作地點
地址:昌吉昌吉市中山南路1號
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職位發(fā)布者
HR
中國太平洋保險(集團)股份有限公司

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保險
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1000人以上
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國內(nèi)上市公司
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中國(上海)自由貿(mào)易試驗區(qū)銀城中路190號交銀金融大廈南樓
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