IMC Trading
Machine Learning Researcher - Modeller
Machine Learning Researcher - Modeller
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Cnn
Delta One
Lstm
Machine Learning
Pytorch
Rnn
Tensorflow
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
顶尖量化机构核心研究岗，技术前沿且业务价值高，薪资竞争力强，但工作强度与压力较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招 · 其中机器学习工程 2 个
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 机器学习工程 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发中高频量化交易策略和预测模型，利用深度学习技术分析大规模市场数据
你需要与交易员和工程师紧密合作，优化模型架构并指导初级研究员，推动公司在亚太市场的交易优势
最低要求
顶尖大学研究生或博士后学历，主修机器学习、统计学或STEM相关专业
年以上量化建模经验，具备中高频delta one领域的特定经验，并在生产环境中有开发和改进深度学习模型且表现优异的 proven track record
精通至少一种编程语言及主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）
深入理解CNN、RNN、LSTM和Transformer等模型的优势与局限性
工作职责
利用深度学习技术提高交易环境中的预测质量
与特征工程师和交易员合作，确保特征集得到精心设计和最大化利用
开发和改进采样、加权、成本、目标、超参数和网络架构，以适应各种问题和数据呈现方式
紧跟行业和学术界的最新发展，推动团队前进，解决量化领域中最困难的问题
指导并提升初级同事的技能，清晰简单地解释复杂概念
运用对分布式计算的理解，将训练硬件和方法对齐，以在超大数据集上快速取得强劲结果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触并解决量化交易领域最前沿的深度学习应用问题，与顶尖的交易员和工程师团队合作
- 在研究驱动的公司文化中，研究成果能直接转化为生产环境的交易优势，成就感强
- 金融市场环境复杂多变，模型需要持续迭代以应对市场变化，对研究人员的抗压能力和快速学习能力要求极高
- 适合具备扎实数理基础、对金融市场有浓厚兴趣，且希望在深度学习与量化交易交叉领域深耕的资深技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级量化研究员向研究团队负责人或首席科学家发展，深入参与公司核心交易策略的制定与技术演进
- 负责开发中高频量化交易策略和预测模型，利用深度学习技术分析大规模市场数据
- 与交易员和工程师紧密合作，优化模型架构并指导初级研究员，推动公司在亚太市场的交易优势
- 具备扎实的机器学习和统计学基础，精通深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）及各类神经网络架构
- 拥有3年以上量化建模经验，熟悉中高频delta one交易领域及分布式计算
申请策略
- 了解IMC Trading在亚太市场的业务布局及核心交易策略，准备一些关于如何将学术界的最新研究转化为实际交易优势的思考
- 重点突出在深度学习模型（如CNN、Transformer）开发及优化方面的实际经验，特别是在生产环境中取得优异表现的案例
- 强调在中高频delta one领域的量化建模经验及分布式计算能力
- 深入学习最新的深度学习架构在时间序列预测和强化学习中的应用，提升对大规模分布式训练系统的理解
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来描述项目经验，重点突出模型设计的创新点、遇到的技术挑战及最终的业绩提升
- 对于技术问题，先阐述理论基础，再结合实际应用场景分析其适用性和局限性
- 请分享一个你开发并成功部署到生产环境的深度学习量化模型案例
- 在中高频delta one交易中，如何处理数据噪声和过拟合问题？
- 请解释CNN、RNN、LSTM和Transformer在时间序列预测中的优缺点
- 如何设计分布式训练方案以处理超大规模的交易数据集？
- 复习深度学习经典论文及最新前沿进展，特别是Transformer在金融时间序列中的应用
- 准备一个完整的量化项目代码或策略逻辑，以便在面试中深入探讨
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
量化研究员属于高门槛、高附加值岗位，且要求3年以上经验，薪资水平在市场上具有较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4千–8万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿深度学习技术在量化交易中的应用，且需要指导初级同事，技术成长与团队影响力空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep Learning、TensorFlow、PyTorch、CNN、RNN、LSTM、Transformers、Distributed Computing
成长机会Mentor and grow the skills of more junior colleagues
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但量化交易行业通常节奏较快，且需与全球市场同步，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
作为市场流动性提供者和研究驱动的交易公司，工作具有较高的智力挑战性和行业影响力，但社会公益属性较弱。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号delivering the best outcome in value and risk management to investors、stabilizing force in markets
创新程度积极采用新技术
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