岗位职责： 1. 金融数据处理与分析：负责各类金融数据（如行情、财报、另类数据等）的清洗、预处理和特征工程，使用Python工具链确保数据质量，为模型研发提供可靠输入； 2. 量化模型研发与优化：参与量化策略模型的研发工作，应用机器学习（如XGBoost）及深度学习等模型进行因子挖掘、信号预测与策略回测； 3. 模型部署与维护：协助完成算法模型在研发环境中的部署、测试与版本管理，使用Git进行代码协作与维护； 4. 模型验证与迭代：对模型进行持续的绩效评估与归因分析，输出模型分析报告，为模型优化提供数据支持和可行性建议； 5. 技术文档撰写：撰写清晰、规范的模型开发文档、技术报告与相关流程文档。 岗位要求： 1. 精通 Python 编程及数据科学栈（Pandas, NumPy，Scikit-learn）； 2. 具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，拥有 XGBoost、Transformer 等模型在实际项目中的应用经验； 3. 熟悉 Git 版本控制工具，具备良好的代码规范和协作习惯； 4. 具备从数据预处理、特征工程到模型训练、评估的全流程开发经验。 考察：扎实的项目经验；数据处理能力；模型理解深度；快速学习能力