【公司简介】

GIM (Grace Investment Machine) 致力于运用前沿的人工智能技术重塑资本市场投资决策。我们融合最前沿的AI及大模型技术，开发智能分析师与交易系统，将金融市场的深度洞察与执行效率提升到全新水平。核心团队由来自顶级对冲基金，DeepMind、Meta、Anthropic等国际领先大模型公司及牛津大学、清华北大、香港大学等顶尖学府的成员组成，在量化方法论之上打造新一代智能投资范式。

【招聘职位（实习/全职）】

【AI量化工程师】

● 核心职责

1. 负责研究、开发和回测各频段的策略，涵盖股票、期指期权、数字货币等

2. 运用AI、统计方法、机器学习或深度学习模型开发投资或交易信号

3. 进行历史数据回测、参数优化，并对策略绩效进行多维度评估（夏普率、胜率、回撤等）

4. 设计策略组合管理和风险控制逻辑，提升策略的稳定性和鲁棒性

5. 与IT/执行团队协作完成策略部署、监控和迭代

6. 对市场变化进行敏锐跟踪，持续挖掘新策略方向和投资机会

7. 学习国内外AI量化相关学术资料并进行实证研究，将内容与团队分享

● 任职要求

1. 本科及以上学历，计算机相关专业，优秀的代码及编程能力

2. 对金融市场理解深入，掌握多因子、动量、套利等核心量化策略方法论

3. 对AI、深度学习/机器学习在金融领域应用的经验优先（如Transformer、LightGBM、LSTM）

4. 精通Python，熟悉Pandas/Numpy/Numba，掌握一种回测框架（如Backtrader、Zipline、自研系统等）

5. 具备强烈的探索精神，具备独立思考和主动学习能力

【AI量化系统开发】

● 核心职责

1. 搭建并持续优化量化研究平台，包括历史数据加载、回测系统、实时模拟系统等

2. 开发和维护交易执行模块，处理下单逻辑、订单路由、滑点控制、信号对接等

3. 实现和完善策略风控模块，包括持仓限制、资金管理、风险预警等机制

4. 支持AI策略在工程侧的部署，包括模型版本控制、自动训练、推理服务化（支持ONNX/MLflow等）

5. 管理交易基础设施，包括数据库、数据接入API、消息队列、容器环境等

6. 与量化研究员紧密合作，推动策略从研究到实盘的快速迭代

● 任职要求

1. 本科及以上学历，计算机科学、信息工程、自动化等相关专业

2. 有量化平台开发经验，熟悉策略回测和交易系统的结构

3. 精通Python，具备良好的代码组织与模块化能力；了解C++/Rust加分

4. 熟悉交易所API或券商接口开发（CTP、IB、FIX等），有实盘部署经验优先

5. 熟练掌握Linux环境，理解并能使用Docker/Kubernetes/Git等DevOps工具

6. 熟悉风控策略逻辑实现，了解风险指标及风控规则动态管理

7. 了解机器学习部署流程，有MLOps或AI模型工程经验者优先

【工作地点】

北京清华科技园/深圳前海，优秀条件亦可考虑远程

【简历投递】

邮箱：xiaogang@graceim.ai

主题：实习/全职-姓名-学校