avatar-decorate
SLam_Pan level
获赞
266
粉丝
331
关注
0
看过 TA
3460
同济大学
2015
量化分析
IP属地:广东
量化猎头顾问slam
私信
关注
量化研究员(机器学习)(实习/实习转正) 工作地点:深圳/上海工作内容:- 因子组合预测研究• 利用强化学习、深度学习等方法,对公司已有因子进行组合,产出对加密货币市场未 来收益的预测• 研究与优化因子模型的表现,进行统计检验并结合市场动态迭代算法策略- 算法优化与性能提升• 探索不同机器学习算法,优化模型的运算速度与资源消耗,以提升实盘运行和迭代效 率• 根据实际需求调整算法实现,包括模型的轻量化和计算资源的分配优化- 机器学习投研框架的完善• 与开发人员合作,对现有 infra 提出改进,确保模型训练与运行的可靠性任职要求:- 计算机科学、机器学习、数据科学、金融工程等相关领域硕士或以上学位- 在机器学习、深度学习、强化学习相关领域具有实际项目经验- 熟悉常用的机器学习工具与框架(如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等)- 对常用的机器学习(线性模型,决策树等)/深度学习算法(RNN, LSTM, Transformer 等) 及其原理有深的理解- 熟练掌握 Python 编程,具备优秀的代码开发能力**加分项:— 拥有加密货币相关交易经验;— 曾在 ICPC、NOI 等国家级或国际编程竞赛中取得优异成绩;— 在机器学习、深度学习顶级会议(如 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR 等)上以 第一作者身份发表过相关论文;— 曾有数学、物理竞赛的获奖经历。
0 点赞 评论 收藏
分享
量化研究员(机器学习)(实习/实习转正) 工作地点:深圳/上海工作内容:- 因子组合预测研究• 利用强化学习、深度学习等方法,对公司已有因子进行组合,产出对加密货币市场未 来收益的预测• 研究与优化因子模型的表现,进行统计检验并结合市场动态迭代算法策略- 算法优化与性能提升• 探索不同机器学习算法,优化模型的运算速度与资源消耗,以提升实盘运行和迭代效 率• 根据实际需求调整算法实现,包括模型的轻量化和计算资源的分配优化- 机器学习投研框架的完善• 与开发人员合作,对现有 infra 提出改进,确保模型训练与运行的可靠性任职要求:- 计算机科学、机器学习、数据科学、金融工程等相关领域硕士或以上学位- 在机器学习、深度学习、强化学习相关领域具有实际项目经验- 熟悉常用的机器学习工具与框架(如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等)- 对常用的机器学习(线性模型,决策树等)/深度学习算法(RNN, LSTM, Transformer 等) 及其原理有深的理解- 熟练掌握 Python 编程,具备优秀的代码开发能力**加分项:— 拥有加密货币相关交易经验;— 曾在 ICPC、NOI 等国家级或国际编程竞赛中取得优异成绩;— 在机器学习、深度学习顶级会议(如 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR 等)上以 第一作者身份发表过相关论文;— 曾有数学、物理竞赛的获奖经历。
0 点赞 评论 收藏
分享

创作者周榜

更多
关注他的用户也关注了:
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务