发放方式：每月15日
1、跟踪并深入研究LLM（大语言模型）领域的最新科研成果及业界动态，探索其在金融投资中的应用。
2、参与基于大模型的量化策略设计与算法开发，涵盖信号生成、组合优化、模型训练等环节，利用大模型、多模态技术和强化学习（RL）推进AI投资和AIGC。
3、优化大模型在金融场景下的推理效果，结合DPO（决策过程优化）和RLHF（强化学习与人类反馈）提升策略的稳定性与准确性。
4、参与投资Agent系统的开发，全面实现数据获取、分析、决策与执行的自动化链路，提升量化投资决策效率。
5、持续跟踪AI4Finance前沿技术，特别是多模态金融大模型、低延迟推理等领域的最新进展，为量化投资系统提供技术支持。
1、具备扎实的数学与计算机基础，精通机器学习、深度学习及量化投资算法，熟悉计算机视觉（CV）、AIGC、自然语言处理（NLP）、强化学习（RL）等技术。
2、具有量化投资领域的实习经验，熟悉量化策略的开发、回测与优化，能够独立设计和实现基于大模型的量化投资系统。
3、在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上有论文发表者优先。
5、熟练掌握C/C++或Python编程语言，具有优秀的编程能力，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。
6、具有较强的创新能力和解决复杂问题的能力，能够在挑战性的环境中快速学习和适应。
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