【上海量化研究员（金融工程方向）招聘】-猎头顾问上海招聘信息-猎聘

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职位介绍: 岗位职责：量化研究将深度参与和设计AI投顾产品的底层逻辑构建，从因子体系设计、策略回测验证到风险模型落地登，确保AI系统输出的每一个投资观点和判断背后都有逻辑严谨、数据验证、可复现的金融工程支撑。 • 金融工程体系建设：负责构建并持续迭代支撑 AI 投顾产品的量化因子库与策略引擎，涵盖基本面因子、技术面因子、情绪面因子及另类数据因子的研究、设计与程序化实现，确保因子的统计有效性与实盘稳健性。 • 算法库研发与维护：将核心投研方法论转化为标准化、模块化的金融工程算法库，提供清晰的调用接口供 AI Agent 精准调度，保障系统在实际业务场景下的可靠性与一致性。 • 策略回测与绩效归因：设计严谨的回测框架，针对 AI 投顾生成的投资建议进行历史模拟验证，执行多维度绩效归因分析（Alpha 拆解、风险暴露、交易成本模拟），以数据驱动的方式识别策略盲区并推动迭代优化。 • 风险模型与合规支撑：构建组合层面的风险度量模型（VaR、CVaR、回撤、相关性矩阵等），为产品输出的持仓建议提供量化风险注释，协同产品和合规团队确保风险披露内容的准确性与监管适配性。 • 数据管道与因子平台：主导 A 股行情、财务、宏观及另类数据的接入与清洗流程，建立高质量的因子计算与存储体系，保障研究与生产环境的数据一致性。任职要求 • 扎实的量化能力：精通 Python，熟练使用 pandas、numpy、statsmodels、sklearn 等数据分析与建模工具；具备独立完成因子挖掘、策略回测及绩效归因的全流程能力；熟悉 Alphalens、Backtrader、Zipline 或同类回测框架者加分。 • 产品协作能力：具备产品思维，根据产品需求反向牵引量化工程工作的优先级与方向——与产品团队共同定义"可解释性"体验标准，以 C 端用户反馈作为模型迭代的核心信号。 • 金融工程专业基础：深刻理解资产定价理论（CAPM、Fama-French 多因子模型、APT 等）、统计套利逻辑及组合优化方法（均值方差、Black-Litterman 等）；具备扎实的时间序列分析与金融计量能力。 • AI 技术认知：理解 LLM 大模型与 AI Agent 在量化投研场景下的能力边界与应用路径，能够将传统量化方法与 AI 生成逻辑进行有效融合，参与金融工程算法库与 AI 系统的深度协同设计。 • 金融行业底蕴：具备买方机构（公/私募基金、对冲基金、券商自营、资产管理公司）或卖方机构（券商研究所、期货自营、投行量化部门及其他量化研究岗位）的量化研究或金融工程实战经验。 • 工程实践能力：具备将研究成果落地为可上线生产系统的工程意识，重视代码质量与可复现性；认同"代码为先"的团队文化，以可运行代码原型推动研究沟通与落地协作。加分项 • 自身为A股市场的活跃投资者，具备A股实盘量化研究经验，或任何实盘投资经验者优先。对A股市场有深度实战理解与体感。深度了解市场微观结构、清算结算体系、交易规则等。 • 有C端产品思维优先，能够设想量化能力在c端的应用，参与过c端产品研发或支持的优先。 • 有头部量化私募或卖方研究所工作经验。 • 拥有CFA、FRM、CMT 等专业资格认证，或数学、统计学、金融工程相关硕博学历背景。 • 有将 NLP/大模型技术应用于另类数据（财报文本、新闻情绪、分析师报告）挖掘的实战经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：人工智能

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