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單位名稱 | 上海佳期投資管理有限公司 | |||
主題 | 佳期投資2022年日常實習招募中! | 招聘截止日期 | 2022-09-01 | |
應聘網址 | ww***com[點擊查看] | 簡歷投遞郵箱 | internship@ | |
招聘說明: | ||||
實習項目(北京、上海)
1. 量化策略實習項目 量化策略研究員通過對數據和統計方法的深入探索與研究,不斷推動佳期量化策略多維度的創新。他們靈活地使用最新的編程和分析工具提取市場量價、基本面、事件等多元數據里的規律,并把這些規律通過嚴謹的線性、非線性和機器學習在內的多種量化建模方法運用到策略中。他們負責策略的研發、構建、測試、優化以及風控,并對策略的表現進行跟蹤、分析和評估。 作為實習生,你將受益于佳期360°全方位的培訓體系,包括但不限于對前沿算法模型的學習,大規模計算集群的應用,以及金融市場機制的了解。在大牛導師的指導下,你將探索多頻策略或機器學習領域富有挑戰的研究項目。通過此次實習,你將能更加深入了解量化投資行業,學習到前沿的理論知識,并獲得研究實戰經驗。 理想的候選人需有硬核的理工科背景、嚴謹細致的工作態度、強烈的自我驅動力和優秀的學習能力、對于量化研究擁有澎湃的好奇心和熱情。無需金融經驗。 關鍵詞 Python,模型策略,數據挖掘,數學建模,機器學習,深度學習 申請要求 預計2024年6月之前畢業,計算機、統計、數學、物理等STEM相關專業的本碩博在校生 有扎實的統計學和機器學習知識儲備,具備優秀的Python編程能力 愿意持續學習相關知識、不斷提升研究水平 有 Kaggle 等數據挖掘、數學建模、 機器學習類競賽經驗更佳。
2. 技術開發實習項目 技術工程師負責佳期高性能交易系統和大規模計算集群的設計、搭建、優化和維護。在以納秒和TFLOPS衡量的競爭環境里,這些架構決定著佳期的技術優勢和競爭力,需要技術團隊持續探索性能瓶頸、突破技術難點、實現創新方案。 作為實習生,你將能夠在我們精心設計的硬核技術講座和培訓中,學習到尖端軟硬件技術應用于金融市場的多種方式方法。在大牛的指導下,你將探索具有挑戰的實習項目,從超低延遲系統優化到高吞吐量計算集群。通過此次實習,你將能深入了解多項技術在量化投資行業的應用,并獲得一段實現和拓展前沿技術的實戰經驗。 理想的候選人需有硬核的理工科背景、嚴謹細致的工作態度、強烈的自我驅動力和優秀的學習能力、渴望在快節奏的環境中工作、對技術革新和開發充滿熱情。無需金融經驗。 關鍵詞 C++,算法,數據結構,多線程,Linux,交易系統,分布式存儲,高性能計算,性能優化,研發效率 申請要求 預計2024年6月之前畢業,計算機、軟件工程、電子信息、自動化等相關專業的本碩博在校生 對數據結構和算法有深度了解,具備扎實的C++編程能力 愿意持續學習相關知識、不斷提升技術水平 具有軟件分析和優化的經驗, Linux 內核和網絡知識,或 機器學習等相關框架的工程經驗更加。
3. FPGA
實習項目
崗位職責 作為FPGA工程師,你將奮斗在低延遲交易工作的最前沿,對交易執行進行最終極的優化和提升。這最后一點點優勢往往對策略的影響至關重大。你將深度參與低延遲交易技術的核心項目,跟其他技術團隊成員一起為公司高性能交易系統的開發和優化出謀劃策。 主要工作職責:使用RTL在FPGA設備上設計和實現低延遲 算法;與核心 系統工程師密切合作,實現與軟件層的通信;對現有FPGA系統的功能進行增強和優化;推動并執行功能和性能測試。 崗位要求 崗位要求 國內外知名院校的電氣工程、計算機科學或相關專業本科及以上學歷 熟悉硬件描述語言,如SystemVerilog、Verilog或VHDL 熟悉商用FPGA工具和設備,如Xilinx或Intel的FPGA架構 熟悉vcs、verdi、modelsim(questasim)等仿真工具 了解Ethernet、IP、TCP/UDP等網絡協議更佳 不止于邏輯思考和理論研究,也能具有創造性思維、將研發工作視為藝術。
你將收獲: 1. 360°全方位培訓體系,讓你盡快配備所需的知識和技能! 2. 與最頂尖的導師合作,你的導師來自于哈佛普林MIT等全球最頂尖的高校。他們成長于IMO、IOI、ACM、Putnam等種種挑戰之中,在NIPS、ICML、Nature等頂級期刊和會議上發表論文,在全球領先的對沖基金和FAANG等公司有豐富的工作經驗。 3. 在探索具有挑戰的實習項目之余,佳期還是一個超級“俱樂部”,我們會每周組織有趣、好玩的活動,包括乒乓球、籃球、足球、羽毛球、桌游、德撲和街舞等多種類型,無論你是“社恐”還是“社!,都有屬于你的高光時刻! 4. 頂尖的實習薪資、生活補貼、實習宿舍等豐厚福利。
實習地點:上海市浦東新區世紀大道、北京市海淀區融科資訊中心
申請方式 投遞簡歷至郵箱 internship@,郵件主題及簡歷命名格式“實習項目 +姓名 +招聘信息來源” |
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附件 |
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備注 |
需求人數 | 3(3) | 工作類型 | 實習 | 工作所在省份 | 上海市 | 工作所在市 | 市轄區 | ||||||||
職位類別1 | 22-金融業務人員 | 職位類別2 | 年薪(萬元) | 面議 | |||||||||||
職位描述 | 2. 技術開發實習項目 技術工程師負責佳期高性能交易系統和大規模計算集群的設計、搭建、優化和維護。在以納秒和TFLOPS衡量的競爭環境里,這些架構決定著佳期的技術優勢和競爭力,需要技術團隊持續探索性能瓶頸、突破技術難點、實現創新方案。 作為實習生,你將能夠在我們精心設計的硬核技術講座和培訓中,學習到尖端軟硬件技術應用于金融市場的多種方式方法。在大牛的指導下,你將探索具有挑戰的實習項目,從超低延遲系統優化到高吞吐量計算集群。通過此次實習,你將能深入了解多項技術在量化投資行業的應用,并獲得一段實現和拓展前沿技術的實戰經驗。 理想的候選人需有硬核的理工科背景、嚴謹細致的工作態度、強烈的自我驅動力和優秀的學習能力、渴望在快節奏的環境中工作、對技術革新和開發充滿熱情。無需金融經驗。 關鍵詞 C++,算法,數據結構,多線程,Linux,交易系統,分布式存儲,高性能計算,性能優化,研發效率 申請要求 預計2024年6月之前畢業,計算機、軟件工程、電子信息、自動化等相關專業的本碩博在校生 對數據結構和算法有深度了解,具備扎實的C++編程能力 愿意持續學習相關知識、不斷提升技術水平 具有軟件分析和優化的經驗, Linux 內核和網絡知識,或 機器學習等相關框架的工程經驗更加 | ||||||||||||||
職位要求: | |||||||||||||||
生源地要求 | 不限 | 性別要求 | 不限 | 外語語種要求 | |||||||||||
學歷專業要求 |
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其他要求 |
需求人數 | 3(3) | 工作類型 | 實習 | 工作所在省份 | 上海市 | 工作所在市 | 市轄區 | ||||||||
職位類別1 | 22-金融業務人員 | 職位類別2 | 年薪(萬元) | 面議 | |||||||||||
職位描述 | 崗位職責 作為FPGA工程師,你將奮斗在低延遲交易工作的最前沿,對交易執行進行最終極的優化和提升。這最后一點點優勢往往對策略的影響至關重大。你將深度參與低延遲交易技術的核心項目,跟其他技術團隊成員一起為公司高性能交易系統的開發和優化出謀劃策。 主要工作職責:使用RTL在FPGA設備上設計和實現低延遲 算法;與核心 系統工程師密切合作,實現與軟件層的通信;對現有FPGA系統的功能進行增強和優化;推動并執行功能和性能測試。 崗位要求 崗位要求 國內外知名院校的電氣工程、計算機科學或相關專業本科及以上學歷 熟悉硬件描述語言,如SystemVerilog、Verilog或VHDL 熟悉商用FPGA工具和設備,如Xilinx或Intel的FPGA架構 熟悉vcs、verdi、modelsim(questasim)等仿真工具 了解Ethernet、IP、TCP/UDP等網絡協議更佳 不止于邏輯思考和理論研究,也能具有創造性思維、將研發工作視為藝術。 | ||||||||||||||
職位要求: | |||||||||||||||
生源地要求 | 不限 | 性別要求 | 不限 | 外語語種要求 | |||||||||||
學歷專業要求 |
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其他要求 |
需求人數 | 3(3) | 工作類型 | 實習 | 工作所在省份 | 上海市 | 工作所在市 | 市轄區 | ||||||||
職位類別1 | 22-金融業務人員 | 職位類別2 | 年薪(萬元) | 面議 | |||||||||||
職位描述 | 1. 量化策略實習項目 量化策略研究員通過對數據和統計方法的深入探索與研究,不斷推動佳期量化策略多維度的創新。他們靈活地使用最新的編程和分析工具提取市場量價、基本面、事件等多元數據里的規律,并把這些規律通過嚴謹的線性、非線性和機器學習在內的多種量化建模方法運用到策略中。他們負責策略的研發、構建、測試、優化以及風控,并對策略的表現進行跟蹤、分析和評估。 作為實習生,你將受益于佳期360°全方位的培訓體系,包括但不限于對前沿算法模型的學習,大規模計算集群的應用,以及金融市場機制的了解。在大牛導師的指導下,你將探索多頻策略或機器學習領域富有挑戰的研究項目。通過此次實習,你將能更加深入了解量化投資行業,學習到前沿的理論知識,并獲得研究實戰經驗。 理想的候選人需有硬核的理工科背景、嚴謹細致的工作態度、強烈的自我驅動力和優秀的學習能力、對于量化研究擁有澎湃的好奇心和熱情。無需金融經驗。 關鍵詞 Python,模型策略,數據挖掘,數學建模,機器學習,深度學習 申請要求 預計2024年6月之前畢業,計算機、統計、數學、物理等STEM相關專業的本碩博在校生 有扎實的統計學和機器學習知識儲備,具備優秀的Python編程能力 愿意持續學習相關知識、不斷提升研究水平 有 Kaggle 等數據挖掘、數學建模、 機器學習類競賽經驗更佳。 | ||||||||||||||
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其他要求 |
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