主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：信贷风控与资产处置（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "量化投研研究员-算法与策略方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CDG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.量化策略研究与开发：负责大模型产品 × 量化投资的交叉研究，开发面向 C 端散户的量化策略，覆盖因子选股、ETF配置、行业轮动、择时交易等方向；\r\n2.投研体系与数据建设：牵头从 0 到 1 搭建面向散户的可解释投研方法论，负责 C 端金融数据的清洗、加工与数据体系建设；\r\n3.产品功能优化与落地：深度优化 证券 AI 产品的投研体系与信息呈现形态，通过大模型凝练信息，输出专业评级标准与风险指标；\r\n4.策略分层与用户适配：基于用户风险偏好（稳健型 / 激进型）设计策略自动路由，支持持仓数量自定义与实时回测验证，降低量化回测功能的使用门槛；\r\n5.投教与信任建立：通过对比实验与历史回测数据验证策略有效性，以可解释、通俗的方式向不同知识背景的用户传递投资逻辑；\r\n6.内部专业支持：为内部其他团队提供金融语料打标签等专业支持。",
"requirements_text": "1.金融、经济、数学、统计、计算机等相关专业，硕士及以上学历；\r\n2.3 年以上量化投研经验，熟悉因子模型、量化回测、行业轮动、事件驱动等框架；\r\n3.具备大模型与量化投资结合的研究或落地经验者优先；\r\n4.有卖方研究 / 路演经验者优先，擅长向不同背景受众解释复杂投资逻辑；\r\n5.具备金融数据清洗、加工与体系搭建能力；\r\n6.具备产品思维，能从散户视角出发，将复杂金融逻辑转化为产品语言；\r\n7.沟通协作能力强，能协调跨团队资源，推进底层数据与上层应用的打通。",
"skills": [AI生成
"数据清洗",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.有 AI 行业轮动模型实战经验，具备年化超额收益案例者优先；\r\n2.有择时策略、事件驱动回测开发经验；\r\n3.对 C 端投资产品的用户体验与投教有深入理解。",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2095052718916943872"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "2095052718916943872",
"post_date": "2026-09-09",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2095052718916943872"
},
"fulltext": "量化投研研究员-算法与策略方向\n渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.量化策略研究与开发：负责大模型产品 × 量化投资的交叉研究，开发面向 C 端散户的量化策略，覆盖因子选股、ETF配置、行业轮动、择时交易等方向；\r\n2.投研体系与数据建设：牵头从 0 到 1 搭建面向散户的可解释投研方法论，负责 C 端金融数据的清洗、加工与数据体系建设；\r\n3.产品功能优化与落地：深度优化 证券 AI 产品的投研体系与信息呈现形态，通过大模型凝练信息，输出专业评级标准与风险指标；\r\n4.策略分层与用户适配：基于用户风险偏好（稳健型 / 激进型）设计策略自动路由，支持持仓数量自定义与实时回测验证，降低量化回测功能的使用门槛；\r\n5.投教与信任建立：通过对比实验与历史回测数据验证策略有效性，以可解释、通俗的方式向不同知识背景的用户传递投资逻辑；\r\n6.内部专业支持：为内部其他团队提供金融语料打标签等专业支持。\n1.金融、经济、数学、统计、计算机等相关专业，硕士及以上学历；\r\n2.3 年以上量化投研经验，熟悉因子模型、量化回测、行业轮动、事件驱动等框架；\r\n3.具备大模型与量化投资结合的研究或落地经验者优先；\r\n4.有卖方研究 / 路演经验者优先，擅长向不同背景受众解释复杂投资逻辑；\r\n5.具备金融数据清洗、加工与体系搭建能力；\r\n6.具备产品思维，能从散户视角出发，将复杂金融逻辑转化为产品语言；\r\n7.沟通协作能力强，能协调跨团队资源，推进底层数据与上层应用的打通。\n1.有 AI 行业轮动模型实战经验，具备年化超额收益案例者优先；\r\n2.有择时策略、事件驱动回测开发经验；\r\n3.对 C 端投资产品的用户体验与投教有深入理解。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [
"F016"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}