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崗位職責： （1）高頻數據研究與清洗：負責處理和分析海量的期貨（尤其是有色、化工、能源類期貨）、股指期貨及數字貨幣Tick級數據，洞察市場微觀結構，發現統計套利及短期價格模式。 （2）日內策略模型構建：專注于分鐘級、日內量化策略的研發。負責從零到一的模型架構設計、特征工程、模型訓練與驗證，重點利用深度學習技術（特別是時序模型）捕捉市場短期非有效性。 （3）算法優化與迭代：針對現有量化策略進行參數調優、模型架構優化，提升策略的夏普比率、勝率及容量。持續跟蹤策略在實盤環境下的表現，并快速迭代更新。 （4）算法工程化實現：利用Python及PyTorch在高效的Linux系統環境下，將研究成果轉化為穩定、高效的交易算法模塊，確保代碼的魯棒性和執行效率。 （5）前沿技術探索：跟蹤學術界和業界在時間序列分析、深度學習、強化學習等領域的最新進展，并探索其在期貨量化交易中的應用落地。 任職資格： （1）碩士及以上學歷，計算機、統計、數學、物理、金融工程、深度學習等理工科相關專業背景; （2）具備金融行業實踐經驗，擁有股票、期貨、數字貨幣、股指期貨等領域豐富的tick級數據分析經驗，擁有券商自營或私募類自營團隊工作經驗; （3）具有分鐘級、日內量化策略相關的模型架構優化、參數調優經驗; （4）較強的編程實現能力，熟練掌握python和Linux系統使用，熟練使用pytorch; （5）較強的快速學習能力，積極主動，誠實正直，對量化交易有強烈的興趣和熱情; （6）擁有豐富的一線實踐經驗; （7）加分項:深度學習方向博士優先;有開源項目貢獻、第一作者發表國外期刊優先;有時間序列方向深度學習項目研究經歷優先(在神經網絡算法或時序類算法模型有較資深的經驗)。