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金融科技和监管科技研究中心(共4个职位需求)
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本项目依托清华大学交叉信息学院, 交叉信息核心技术研究院, 金融科技与监管科技中心, 致力于打造智能金融的决策核心引擎, 在智能资产管理, 财富管理与智能交易方面提出世界一流的技术解决方案,与国内外多家核心券商、银行、保险公司进行产学研合作。项目利用人工智能方法, 统计学习, 计量与金融工程方法对经济金融市场进行大规模建模与场景模拟, 开发高效抗噪音的大规模金融优化算法, 为投资者, 金融机构提供智能化决策引擎, 也为监管机构提供决策辅助系统。
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职位一:量化建模研究员
职位描述:
主要进行金融市场建模相关方向的量化研究。包括:对利率与债券进行多因子模型建模,资产负债管理与期限结构匹配,对固收产品的风控管理与业绩归因,相关功能代码的实现。
职位要求:
1.统计计量,运筹学,计算机,金融工程,金融数学,数学,物理等理工科硕士(含)以上学历;
2. 能对英文文献进行快速阅读、总结、ppt展示,有较强的沟通能力和责任感;
3. 熟练掌握python/R /matlab至少一种编程语言;
4. 对金融计量,随机分析,概率统计方面有研究者优先;
5. 有金融机构工作,实习经验或通过CFA,FRM考试有一定金融背景知识者优先,但不做为硬性要求。
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职位二:优化算法研究员
职位描述:
主要进行资产组合优化领域的研究。包括:二阶锥优化、资产组合稳健优化,考虑交易费用的非凸优化,多目标多优先级优化,相关功能代码的实现。
职位要求:
1.运筹、统计、机器学习等相关领域硕士以上学历,博士学历者优先;
2.对优化算法领域有研究者优先;
3. 能对英文文献进行快速阅读、总结、ppt展示,有较强的沟通能力和责任感;
4. 熟练掌握python/R/matlab至少一种编程语言。
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职位四:大数据高级研发工程师
职位描述:
1、负责金融大数据平台的架构设计、建设与优化;
2、负责开发大数据工具,如多维度分析工具、ETL平台、调度平台的研发;
3、负责构建设计良好的数据流、数据仓库、调度系统、数据服务、分析系统、流程规范,降低数据的使用门槛,保证系统稳定高效运行。
职位要求:
1、掌握分布式系统原理,对存储、计算、消息队列、集群管理中的一项或多项有深入的理解和认识,有数据平台建设经验;
2、熟悉多项大数据处理/分析相关的工具/框架,e.g. Hadoop, Mapreduce, Hive, Storm, Spark, kafka;
3、对数据仓库有深入了解,熟悉mysql、hive、redis、oracle等常用数据库;
4、熟悉Linux,良好的数据结构与算法基础,具备强悍的Java/Scala/Python编码能力,熟悉机器学习算法使用优先;
5、计算机相关专业本科以上学历,硕士优先。
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职位三:算法研究员
职位描述:
主要进行前沿算法在金融量化领域的研究,并与其他团队密切合作,协助各团队推进前沿机算法与架构的实际落地应用。包括:alpha 因子与风险因子的动态筛选、合成,基金产品各维度排名的算法预测,金融产品与客户间的算法推荐匹配,投资者行为模式的识别等。
职位要求:
1.计算机,运筹学,数学,金融工程等相关领域硕士以上学历,博士优先;
2.精通常用机器学习算法,并深刻理解其在实际应用中的假设与限制;
3.主动学习者,能积极去了解各流程现有金融模型,应用机器学习方法进行模型改进;
4.超强的动手编程能力,精通python,ACM及其他编程比赛获奖者优先;
5.能熟练应用TensorFlow/Pytorch等常用深度学习框架与hadoop/spark等大数据处理工具;
6. 能对英文文献进行快速阅读、总结、ppt展示,有较强的沟通能力和责任感;
7. 了解基础金融知识、有金融实习经历、通过CFA/FRM考试者优先。
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