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        "requirements_text": "上海 / 香港 / 新加坡\n全职｜薪资具有高度竞争力\n岗位介绍\n我们正在为一家头部外资量化交易机构招聘 AI Researcher – Foundation Models。\n该岗位将参与公司新⼀代 AI 研究平台建设，围绕基础模型、⾦融时序模型及多模态学习开展前沿研究，探索⼤规模预训练模型在市场预测、Alpha 研究及交易决策中的应用。\n这不是传统的 LLM 应用或 Agent 开发岗位。你将直接参与模型架构设计、预训练与后训练，并与量化研究员及 AI Infra 团队合作，推动研究成果进⼊真实交易环境。\n工作职责\n研究并开发面向金融市场的基础模型，包括 Transformer、时序基础模型、多模态模型及生成式模型；\n基于行情、订单簿、交易行为、文本及另类数据开展大规模预训练和表征学习；\n探索自监督学习、序列建模、长上下文建模、迁移学习及强化学习等方法；\n研究基础模型在市场预测、Alpha 生成、组合构建及交易执行等场景中的应用；\n建立适用于金融市场的训练、评估及回测体系，提升模型的泛化能力、稳定性和计算效率；\n与 Quant Research、Trading 和 AI Infrastructure 团队合作，将研究成果部署至实际研究及交易系统；\n跟踪并推动基础模型、时间序列建模及生成式 AI 领域的最新研究。\n任职要求\n计算机、人工智能、机器学习、数学、统计或相关专业硕士及以上学历，博士优先；\n在以下至少一个方向具有扎实研究经验：\nLarge Language Models / Foundation Models\nTime-Series Foundation Models\nTransformer / Sequence Modeling\nSelf-Supervised Learning\nMultimodal Learning\nGenerative Models / Reinforcement Learning\n熟悉模型预训练、后训练、微调及评估流程；\n熟练使用 Python，以及 PyTorch、JAX或其他主流深度学习框架；\n具备较强的研究能力，能够将论文方法转化为可验证、可落地的模型；\n对复杂数据具有良好的建模能力和实验意识；\n无硬性金融背景要求，但需要对量化交易及金融市场应用具有兴趣。\n加分项\n在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、KDD、AAAI、CVPR 等顶级会议发表过相关研究；\n具有头部科技公司基础模型团队或知名 AI Lab 工作经历；\n有大规模模型预训练、分布式训练或高性能推理经验；\n熟悉金融时序、订单簿、市场微观结构或高频数据；\n有将机器学习模型部署至生产环境或实盘系统的经验；\n在 Kaggle、国际竞赛或开源项目中有突出表现。\n我们提供\n世界一流的量化研究环境及高质量金融数据；\n充足的 GPU 算力和大规模模型训练资源；\n与顶尖 AI Researcher、Quant Researcher 和工程团队合作的机会；\n研究成果直接应用于真实市场和交易场景；\n高度市场化的薪酬及奖金体系；\n开放、低层级、以研究结果为导向的团队文化。\n认证资质\n人力资源服务许可证",
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