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】
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设计并实现 CNN-LSTM 深度学习架构，输入 OHLC、Volume、技术指标、经济指标等多通道数据；
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负责训练数据集构建、数据增强与滑窗切分；
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调优模型超参数、网络结构与正则化技术，提升泛化能力；
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将训练好的模型转换为 TensorFlow/TorchScript 推理服务，集成进 Model Inference Service；
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搭建自动化训练与回测流水线（CI/CD），并用历史交易策略进行前向回测；
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在 Grafana/Prometheus 中监控模型性能指标（预测误差、执行时延、失败率）；
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撰写模型设计文档、操作手册，定期对交易前台团队进行培训。
【职位要求】
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数学、计算机、人工智能、金融工程等相关专业硕士及以上；
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3 年及以上深度学习模型开发经验，熟练使用 TensorFlow 或 PyTorch；
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掌握 CNN、LSTM、Attention、残差网络等架构；
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有高频财经数据建模经验者优先；
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熟悉 K8s、Docker 容器化及 Helm 部署，具备 CI/CD 实践经验；
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优秀的故障排查与 on-call 响应能力，良好的跨团队沟通与文档撰写能力；
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具备高度的责任心，愿意签署严格的保密协议并履行保密义务；
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英语听说读写能力强者优先，可快速定位国际化组件文档与技术社区资源者优先，可适应海外公司轮派常驻者优先。
【福利待遇】
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具有竞争力的基本薪资与绩效奖金；
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扁平化管理体系与充满活力的创新团队文化；
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每年多次海外差旅及专项培训机会；
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五险一金、带薪年假、年度健康体检、团建活动等完善福利。
【工作地点】
上海、深圳、新加坡、旧金山
如有意向可将简历发至Careers@liangheng.top，请在邮件标题处注明： 姓名+申请职位