技术要求：
1.熟练掌握Python编程语言及数据科学相关库（Pandas,NumPy，Scikit-learn）；
2.具备扎实的机器学习与深度学习理论功底，有在实际项目中应用XGBoost、Transformer等模型的经验；
3.熟悉Git版本管理工具，具备良好的编码规范和团队协作意识；
4.拥有从数据清洗、特征构建到模型训练与评估的完整流程实践经验。

岗位职责：
1.金融数据处理与分析：承担多种金融数据（如市场行情、财务报告、另类数据等）的整理、清洗和特征提取工作，运用Python工具保障数据准确性，为模型开发提供高质量数据支持；
2.量化模型开发与调优：参与量化策略模型的设计与实现，利用机器学习（如XGBoost）及深度学习方法进行因子发现、信号预测与策略回测分析；
3.模型部署与维护：配合完成算法模型在研发环境中的部署、测试及版本控制，通过Git实现代码的协同开发与日常维护；
4.模型验证与迭代优化：持续开展模型效果评估与归因研究，输出分析报告，为模型改进提供数据依据和优化建议；
5.技术文档编写：撰写清晰、规范的模型设计文档、技术总结及相关流程说明材料。

重点考察：
实际项目经验；数据处理能力；模型理解深度；快速学习能力