Category: Careers

Penyelia Makmal Kepintaran Buatan (arah LLM)

【 Mengenai Kami 】 Kami ialah syarikat perdagangan kuantitatif terkemuka dan pembekal kecairan yang komited untuk menyediakan pulangan terlaras risiko yang sangat baik. Model perdagangan kami telah bertahan dalam ujian masa dengan menggabungkan analisis matematik yang komprehensif, pengetahuan pasaran kewangan yang luas dan penyelesaian teknologi AI yang canggih. Kami adalah perintis dalam pasaran dalam membuat […]

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人工智能实验室主管(LLM方向)

【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】 每年可在工作身份驻地以外的人工智能技术和基础设施发达的国家巡回工作不超过180天,如:美国/法国/德国/英国/日本/加拿大/新加坡/中国 协助解决新加坡EP工作准证和申请PR,然后可转美国L1内部调职签证/杰出人才EB1绿卡 协助解决中国工作签证,然后可转中国永久居民身份 具有竞争力的基本工资和奖金 扁平化结构,积极的团队氛围 每年带薪休假长达25天 休闲活动,如体育运动、桌游等   【工作地点】 中国上海

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财务专员

【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】 可选择远程工作,甚至可达75%,由您选择;每年可在国外工作长达25天 具有竞争力的基本工资和奖金 扁平化结构,积极的团队氛围 每年多次公司海外旅行 休闲活动,如体育运动、桌游等   【工作地点】 中国上海

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法务专员

【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】 可选择远程工作,甚至可达75%,由您选择;每年可在国外工作长达25天 具有竞争力的基本工资和奖金 扁平化结构,积极的团队氛围 每年多次公司海外旅行 休闲活动,如体育运动、桌游等   【工作地点】 中国上海

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高级工程师(金融知识图谱方向)

【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。 […]

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Senior Data Engineer (Redis & Flink)

【About Us】 We are a leading quantitative trading firm and liquidity provider dedicated to delivering superior risk-adjusted returns. Our trading models have stood the test of time by combining comprehensive mathematical analysis, extensive financial market knowledge, and cutting-edge artificial intelligence technology solutions. We are pioneers in systematic decision-making, algorithmic execution, and active risk management. Our […]

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数据类工程师(Redis & Flink)

【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】 实时数据处理: 使用 Apache Flink 搭建和优化实时数据流处理系统,支持毫秒级行情、期权希腊值、波动率及新闻情绪的动态计算。 设计并实现基于 Flink CEP 的复杂事件处理逻辑,用于实时识别市场异动和生成交易信号。 内存存储与性能优化: 使用 Redis 设计高效的实时数据存储和查询架构,支持海量 tick 数据的秒级聚合和访问。 优化 Redis 集群性能,包括数据分片、持久化配置、内存管理及高并发处理。 量化策略支持: 支持量化交易策略的实时生成和动态调整,例如分钟级的 3-Way Collar 策略。 与量化分析师和算法团队紧密合作,设计支持高频交易的底层技术框架。 系统稳定性与扩展性: 构建高可用的分布式系统,确保实时交易系统的稳定性和低延迟。 设计数据流和存储的扩展方案,支持千级股票和期权的实时计算需求。 技术创新与优化: 持续研究最新的大数据处理技术和数据库优化方案,推动系统性能和架构升级。 编写高质量的技术文档,并为团队提供技术支持和培训。   【要求】 基础技能: 计算机相关专业本科及以上学历,5 年以上分布式系统或金融大数据处理开发经验。 精通 Redis,熟悉其数据结构、持久化机制和集群部署,能优化高并发场景下的性能。 精通Apache Flink,熟悉流处理框架的架构、状态管理及复杂事件处理(CEP) 编程能力: 熟练掌握C++、Java、Python、Scala等语言,具有扎实的编程基础。 有处理高吞吐低延迟场景的开发经验者优先,熟悉多线程编程和异步框架。 数据能力(加分项): 熟练搭建Apache Doris、ES等数据库 熟练搭建Kafka、Minio等常用组件 熟悉彭博/路透/Facset金融数据产品结构 量化交易相关工作经验(加分项) 有金融行业、量化交易系统开发经验 了解tick数据计算和期权定价模型 熟悉希腊值和隐含波动率的计算逻辑 […]

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Pelatih Data Kewangan

【 Mengenai Kami 】 Kami ialah syarikat perdagangan kuantitatif terkemuka dan pembekal kecairan yang komited untuk menyediakan pulangan terlaras risiko yang sangat baik. Model perdagangan kami telah bertahan dalam ujian masa dengan menggabungkan analisis matematik yang komprehensif, pengetahuan pasaran kewangan yang luas dan penyelesaian teknologi AI yang canggih. Kami adalah perintis dalam pasaran dalam membuat […]

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金融数据标注实习生

【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】 可选择远程实习(仅限学校假期时段)或现场实习(全年时段) 具有竞争力的实习生报酬,现场实习者可提供交通补贴和餐饮补贴 扁平化结构,积极的团队氛围 可出具上海或新加坡公司实习证明 提供专业金融工具的技能培训和实践,例如:彭博终端   【工作地点】 中国上海

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模型类工程师

【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 […]

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