Category: 人才招聘

【关于我们】 我们是一家领先的全球量化交易企业和流动性提供商，致力于提供卓越的风险调整后回报。通过结合全面的数学分析、丰富的金融市场知识以及尖端的人工智能技术解决方案，我们的交易模型经受住了时间的考验。我们是系统化决策、算法执行和主动风险管理领域的先驱。我们的团队由来自顶级投资银行的资深专业人士和拥有知名学府背景的毕业生组成。 在瞬息万变的资本市场中，端到端智能模型闭环是交易盈利的基石。我们构建了一个从多源实时数据采集与清洗、Vector/Graph RAG 混合检索，到结构化模型推理、自动化训练流水线、CI/CD 驱动的模型自动化部署与滚动升级的全流程平台，通过 NLP、深度学习、强化学习、时间序列和风险管理等前沿技术，不断提升对复杂市场的洞察力和执行力，确保交易分析与决策始终保持领先。 【职责范围】 1.监控 & 告警体系构建 ● 设计并维护 Prometheus Operator、Alertmanager，覆盖节点资源、Pod 状态、队列深度、模型推理延迟、下单成功率等业务与基础指标； ● 编写 ServiceMonitor、PodMonitor 和 PrometheusRule，持续优化数据抓取与告警策略； 2.日志聚合与检索 ● 部署与运维 Fluentd/Fluent Bit + Elasticsearch 集群，设计高效的日志收集管道； ● 制定索引模板与生命周期管理（ILM）策略，保障海量日志的存储与快速检索； 3.分布式追踪 ● 部署 OpenTelemetry Collector 与 Jaeger/Tempo 服务，实现交易信号推理、模型调用到下单执行的全链路追踪； ● 设计 Trace Pipeline，优化采样率与存储，协助定位微服务性能瓶颈； 4.CI/CD 与自动化发布 ● 搭建 GitLab CI 流水线，集成镜像构建、容器安全扫描、单元测试与灰度发布； ● 使用 Harbor 镜像仓库管理多租户镜像版本，编写 Helm […]

【关于我们】 我们是一家领先的全球量化交易企业和流动性提供商，致力于提供卓越的风险调整后回报。通过结合全面的数学分析、丰富的金融市场知识以及尖端的人工智能技术解决方案，我们的交易模型经受住了时间的考验。我们是系统化决策、算法执行和主动风险管理领域的先驱。我们的团队由来自顶级投资银行的资深专业人士和拥有知名学府背景的毕业生组成。 在瞬息万变的资本市场中，端到端智能模型闭环是交易盈利的基石。我们构建了一个从多源实时数据采集与清洗、Vector/Graph RAG 混合检索，到结构化模型推理、自动化训练流水线、CI/CD 驱动的模型自动化部署与滚动升级的全流程平台，通过 NLP、深度学习、强化学习、时间序列和风险管理等前沿技术，不断提升对复杂市场的洞察力和执行力，确保交易分析与决策始终保持领先。 【职责范围】 1.Order Strategy Inference 集成 从 trade_signals_queue 中消费信号 JSON，调用本地或远程 DQN／规则引擎生成 order_actions； 处理信号等级、置信度及止盈止损参数，输出下单指令（子订单切片、参与率、市价/限价等）。 2.Risk Strategy Inference 集成 从 hedge_signals_queue 中消费对冲信号，结合实时持仓与浮亏阈值，调用 Risk Model 推理服务生成 hedge_actions； 管理浮亏检测、对冲触发条件及策略优先级。 3.Finance Strategy Inference 集成 从 finance_queue 中消费资金指令（deposit/withdraw），封装调用内网银行或券商资金接口； 结合市值阈值（<40k、>55k），按盘前/盘中/盘后逻辑执行再平衡。 4.Execution Engine 开发实现 并行消费 order_actions、hedge_actions、finance_actions 三大队列； 使用 FIXClient 与 CTPClient：实现市价（MKT）、限价（LMT）、OCO 下单与撤单； 实时查询账户可用资金、持仓、保证金率、手续费率，并根据置信度和止损距离动态计算手数； 实现浮亏对冲、自动化资金再平衡（盘前/盘中/盘后）及失败重试与熔断。 4.高可用与容错 为关键操作（模型推理、下单、资金接口）设计超时重试、熔断与降级策略； 编写 […]

【关于我们】 我们是一家领先的全球量化交易企业和流动性提供商，致力于提供卓越的风险调整后回报。通过结合全面的数学分析、丰富的金融市场知识以及尖端的人工智能技术解决方案，我们的交易模型经受住了时间的考验。我们是系统化决策、算法执行和主动风险管理领域的先驱。我们的团队由来自顶级投资银行的资深专业人士和拥有知名学府背景的毕业生组成。 在瞬息万变的资本市场中，端到端智能模型闭环是交易盈利的基石。我们构建了一个从多源实时数据采集与清洗、Vector/Graph RAG 混合检索，到结构化模型推理、自动化训练流水线、CI/CD 驱动的模型自动化部署与滚动升级的全流程平台，通过 NLP、深度学习、强化学习、时间序列和风险管理等前沿技术，不断提升对复杂市场的洞察力和执行力，确保交易分析与决策始终保持领先。 【职责范围】 1.交易机器人管理界面 基于 React/TypeScript 构建可视化页面，实现机器人实例的新增、部署、灰度发布、日志查看与生命周期管理； 与后端 REST/gRPC API 对接，支持机器人配置（信号源、模型版本、执行策略）动态修改； 2.实时监控与告警可视化 使用 ECharts、Recharts、Chart.js 等可视化库，展示队列深度、推理延迟、下单成功率、风险指标（VaR、Copula）、资金状况及告警状态； 集成 Prometheus + Grafana 面板，通过自定义组件嵌入页面，实现告警联动与快速定位； 3.Dashboard & 运维工具 开发 BI 仪表盘，支持按交易信号、订单执行、对冲执行、财务执行等多业务筛选与导出报告； 实现用户权限管理、多租户视图与审计日志查询功能； 4.体验优化与响应式设计 关注大数据量可视化场景下的性能优化（虚拟列表、Canvas 加速）； 支持移动端与大屏展示，确保在各种终端上的良好交互体验； 5.组件复用与文档化 设计并维护公司级 UI 组件库（基于 shadcn/ui、Tailwind），提供一致的视觉风格； 撰写前端文档与最佳实践 对交易前台团队、交易后台团队、财务团队开展培训与分享，提升整体协作效率 【职位要求】 本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业； 具有前端开发经验，熟练 React、TypeScript、ES6+； 熟练使用主流可视化库（ECharts、Recharts、D3）及 UI 框架； 了解 REST/gRPC 调用、WebSocket 实时通信； 有大数据量表格或图表性能优化经验； […]

【关于我们】  我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 从事金融行业大语言模型（LLM）预训练算法研究、训练、应用，涉及多语言、知识增强、模型结构优化、模型性能提升等方面 公司人工智能实验室软硬件环境搭建工程和维护管理 并行多机多卡训练实验 高性能模型推理实验 人工智能前沿技术跟进研发，支持公司通用类和垂类预训练模型研发及效果持续优化   【要求】 国籍不限，2025届获得博士学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，具有金融知识背景优先 工程或机器学习算法有深厚的功底和经验 身体素质优秀，由衷热爱技术，可以在实验室一线写代码，查问题 敢于挑战未知难题，遇到难题时没有畏难情绪，能静心解决问题，查到底层，观察敏锐，逻辑清晰 有强烈的工作责任心，敢于承担未知责任，一流的的自学能力、沟通能力和自驱力 良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步 熟悉LLM、NLP、CV、语音相关的算法和技术，熟悉大模型训练、diffusion、RL算法者优先 有以下某一方向领域的实践经验优先：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage 英语听说读写流利   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 从工具和技术的层面，协助财务主管，对集团财务数据进行梳理、提取、整合，建立和执行各种财税工作任务； 深入分析财务数据和业务数据，善于利用SQL、Python、Tableau等语言和工具构建财务分析报表 梳理并优化现有财务数据分析工作的内容、流程和机制，深度挖掘财务数据价值，为财务部门决策工作提供支撑 对接公司内部系统开发工作，提供需求评审、测试、上线以及报表设计、数据标准化、数据转换、企业数据资产管理等方面的专业意见和建议 对接公司重点项目管理工作，借助数据分析，发现工作问题，提出改进意见，探索和研究提高ROI的方法   【要求】 本科及以上学历，财会、计算机、统计、数据分析、数据科学等相关专业； 具有金融交易/人工智能等领域3年以上财务数据分析工作经验者优先； 优秀的商业分析能力（结构化思维）、敏锐的数据洞察力和对数据分析工具、技术的学习、掌握能力； 具备良好的沟通协调能力、学习能力，成就驱动，极强的保密意识和良好的职业道德； 具备充分的数据处理和分析能力，熟练使用Office办公软件，擅长SQL、Python、Tableau或其他数据分析/数据可视化工具优先，擅长Hive、Spark等大数据处理工具优先，熟悉常用的财税工作统计分析模型及算法者优先。 熟悉国内或国际会计准则，具备财税管理工作相关从业资格证书优先； 英语听说读写流利优先；   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 负责为公司的智能体平台/大数据平台/内容创作平台/大模型服务平台的问题治理、业务合规等工作提供中台支持 协助法务主管，梳理并完善公司数字资产和知识产权保护相关工作流程规则，推进数字资产和知识产权保护方案及措施的落地执行 协助法务主管，开展知识产权保护相关的侵权投诉应对、侵权风险分析等 协助法务主管，搜集和跟进国内外知识产权法律政策监管动向，开展专项领域调研活动 为各业务线提供起草、审核、规范各类合同文本，提供知识产权法律支持，提供各类法律诉讼支持 会同人事部门和行政部门，对员工展开安全和法律知识培训、演练、考核活动   【要求】 本科及以上学历，法律|刑侦|治安等相关专业，通过法律职业资格考试优先； 语言表达和组织能力强，熟悉合同起草审核相关的专业工具，熟悉知识产权法、民事诉讼法等法律法规，拥有金融/人工智能/互联网内容领域2年协议及法律文书拟定工作经验者优先 有较强的政策敏感性，执行力、思维敏捷，有优秀的沟通和辩护能力、能快速有效地完成既定工作任务，能对紧急任务及时有效地做出处理，具有治安管理/侦察/审讯/公诉/保险理赔工作经验者优先 一流的身体素质、责任心、敬业精神，团队合作精神，抗工作压力能力强，适应长时间异地出差办案，无不良成瘾性嗜好，踏实稳重，有主动学习新知识和自驱工作发现问题解决问题的积极性 英语听说流利者优先   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 金融知识图谱设计与构建： 基于 节点、边、属性 的三要素设计知识图谱结构： 确定哪些数据作为节点（如股票、期货、期权、公司、新闻事件等基本实体）。 定义实体之间的关联边（如股票与期权的关系、新闻与市场波动的关系）。 确定属性数据的存放位置（如价格、波动率、情绪分数等属性放置在节点或边上）。 设计知识图谱的实时更新机制，确保节点、边及属性在市场波动中动态变化。 图数据库的实现与优化： 负责基于 Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 或 JanusGraph 等主流图数据库的知识图谱存储设计与性能优化。 确保知识图谱支持高频查询、动态更新以及图计算任务。 知识图谱与大模型结合： 将知识图谱与大语言模型（如 GPT、LLM）结合，通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 技术提升大模型的语义理解能力。 开发智能问答与趋势分析工具，从知识图谱中提取关联性强的金融洞察。 实时数据处理与图谱构建： 使用 Apache Flink 或 Kafka Streams 处理实时行情数据、期权希腊值、新闻事件等，将清洗后的数据注入知识图谱。 实现多源数据的融合与关联关系挖掘，确保知识图谱的实时性与准确性。 趋势分析与策略支持： 基于知识图谱挖掘市场潜在趋势和风险因子，支持量化交易策略生成和优化。 设计图计算算法（如图嵌入、路径分析、节点分类），揭示隐藏的市场关系。   【要求】 知识图谱相关技能： 熟悉知识图谱三要素（节点、边、属性）的建模方法，能够设计符合业务需求的知识图谱结构。 掌握实体识别、关系抽取、知识推理等关键技术，能够从结构化和非结构化数据中提取实体和关系。 熟悉图数据库（如 Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 或 JanusGraph），具备优化查询性能和存储效率的能力。 了解 RDF、SPARQL 等知识图谱标准化技术（加分项）。 实时数据处理： 精通流处理框架（如 Apache Flink、Kafka Streams），能够处理海量实时数据并动态更新知识图谱。 […]

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 数据收集和预处理，在金融交易领域收集不同来源的数据，进行清洗、去重、分类、合并等预处理操作 数据标注和存储：根据分析的需要，在语料上添加各种标记，并完成数据的入库存储 数据复核：检验已标注数据的质量和数量是否符合要求 参与面向垂直领域的知识图谱的构建，为智能体应用提供基础支撑，我们会针对不同垂直领域的具体场景，对场景进行分析，构建该业务场景适合的知识图谱，例如原油期货量化交易场景、原油期权量化交易场景、原油套期保值场景   【要求】 计算机/英语/经济学/经济学/会计学/法律等专业在读学生 热爱人工智能领域技术，熟练使用常见的大语言模型，具有提示工程能力 细致、认真、负责，有较强的团队合作意识 熟练使用Python 等技术工具、 Microsoft Excel、 Power BI、Spotfire 和 Tableau 等数据可视化工具者优先 熟悉Mysql、Postgresql、Elasticsearch、Doris等数据库者优先 英语成绩突出者优先，编程能力突出者优先   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 设计和开发大规模语言模型，包括模型预训练、高效微调和性能优化 开发和优化模型训练框架，实现分布式训练、参数高效微调(PEFT)等关键技术 构建LLM评估体系，设计专业领域的评测基准 优化模型推理性能，实现模型量化、剪枝和部署优化   【要求】 计算机科学或相关领域的硕士及以上学位 2年以上深度学习项目开发经验，其中包含大规模模型训练实践 扎实的机器学习算法基础 优秀的实验设计和结果分析能力 良好的代码规范和文档编写能力 大模型开发： 精通LLM训练技术(如LoRA, QLoRA, Adapter等PEFT方法) 深入理解Transformer架构和主流预训练模型(如LLaMA, Mistral等)的原理和实现 熟悉Flash Attention、随机梯度压缩等底层优化技术 具备模型量化和压缩经验(如INT4/INT8量化、模型剪枝、知识蒸馏) 具备推理性能优化经验，理解vLLM、TensorRT-LLM等推理加速框架的原理和使用 分布式训练： 精通PyTorch，深入理解DistributedDataParallel、FSDP等分布式训练机制 熟悉DeepSpeed、Megatron-LM等大规模训练框架的原理和使用 掌握3D并行(数据并行、张量并行、流水线并行)训练技术 具备多GPU/多机训练系统的设计和性能调优经验 熟悉gradient checkpointing、混合精度训练等显存优化方法 系统优化： 精通Linux系统和CUDA编程 深入理解GPU架构和内存管理 具备训练和推理性能分析与优化能力 熟悉分布式存储系统(如S3, HDFS) 模型评估： 精通模型性能和效果评估方法 熟悉A/B测试和统计分析技术 具备模型可解释性分析经验 基础技术： 精通Python数据处理(numpy, pandas, scikit-learn等) 熟练使用PySpark处理大规模数据 具备设计和实现自定义loss function的能力 熟悉数据可视化和实验分析工具   【加分项】 有大模型相关论文发表或开源项目贡献 熟悉Transformer等核心架构的底层实现 具有金融机构或量化投资相关从业经验 […]

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 利用不同来源的数据和分析技术，协助完成石油化工品行业内复杂的研究任务 对地区市场细分趋势、竞争对手、行业热点、市场趋势、突发问题以及相关技术主题，进行深入研究 帮助维护和增强目前向客户销售的专有分析模型和数据库，例如供需模型、炼化模型、库存模型等 解释建模结果的合理性和可用性 展开行业调研，研究和讨论最新的市场趋势 根据市场动态、政府政策的深入研究，定期撰写评论原文章 与当地和区域管理层进行有效协作和沟通 执行数据结构化和建模分析任务，支撑交易台的策略评估工作   【要求】 工程类学士学位，计算机/石油/化工/生物/地缘政治等专业，具有硕士学位优先，可接受应届毕业生，2025年6月起全职加入。 需要有原油开采/天然气开采/炼油/化工/下游的实习或工作经验。 建模和数据科学相关工作经验是加分项。 对全球石油化工品市场充满好奇心，具有地缘政治基础知识。 强大的研究和分析能力，能够处理大型数据集；研究复杂问题并撰写连贯的分析。 出色的沟通技巧，英语是必须工作语言，具有强大的国际商务英语口头、写作和演讲技巧者优先。 强大的解决问题和逻辑推理能力——应该能够独立排除故障和质疑不符合逻辑的数据。 熟练使用Python 等技术工具和 Microsoft Power BI、Spotfire 和 Tableau 等数据可视化工具 积极性高，结果导向，有强大的自学能力和调研能力。 具备良好的人际交往能力，注重客户，重视利益相关者关系。 能够在团队环境中有效工作，愿意交换价值信息和研究方法。   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海