Susquehanna International Group
Machine Learning Internship - PhD: 2027
Machine Learning Internship - PhD: 2027
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Machine Learning
Pytorch
Tensorflow
Alpha Generation
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖量化机构博士实习岗，技术资源与成长空间拉满，薪资极具竞争力，适合学术大牛挑战高薪与核心交易策略研发。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
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
这家公司招聘很活跃
18 个在招
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
该职位是Susquehanna International Group面向博士候选人提供的为期10周的机器学习实习项目
你将运用机器学习技术解决量化交易和金融领域的实际问题，参与从信号处理到模型部署的全流程
实习表现优异者有机会在毕业后获得香港办公室的全职Offer
最低要求
目前在攻读计算机科学、机器学习、统计学、物理学、应用数学或密切相关领域的博士学位
在专业或学术环境中应用机器学习技术具有经过验证的经验
在顶级学术会议（如NeurIPS、ICML或ICLR）上有出色的发表记录
具备使用PyTorch和TensorFlow等机器学习框架的实践经验
对解决复杂问题有浓厚兴趣，并有动力在快节奏、竞争激烈的环境中进行创新
工作职责
开展研究并开发机器学习模型，以识别噪声、非平稳数据中的模式
与机器学习团队并肩工作，解决量化交易和金融中真实、有影响力的问题，弥合前沿ML研究与实际实施之间的差距
与研究员、开发人员和交易员合作，改进现有模型并探索新的算法方法
使用最新的ML工具和框架设计并运行实验
接受经验丰富的研究员和技术专家的一对一指导
参与全面的教育计划，深入了解Susquehanna的ML、量化和交易实践
应用严谨的科学方法从复杂数据集中提取信号，并塑造我们对市场行为的理解
探索量化金融中机器学习的各个方面，从Alpha生成、信号处理到模型部署和风险感知决策
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖的量化交易平台和海量独家金融数据，资源极其丰富
- 与业界一流的科学家和交易员共事，获得一对一导师指导，技术成长极快
- 实习表现优异可直接获得全职Offer，且提供签证赞助，职业起点极高
- 量化交易行业节奏快、竞争激烈，对候选人的抗压能力和创新思维要求极高
- 适合拥有顶尖学术背景、对金融与机器学习交叉领域充满热情，且渴望在量化交易行业长期发展的博士候选人
缺点 / 挑战
- 金融数据具有高度噪声和非平稳性，模型研发难度大，落地挑战高
角色解读
- 实习期结束后有机会直接转为香港办公室的全职研究员
- 未来可发展为量化研究领域的资深专家，或向量化交易员、策略基金经理方向转型
- 参与量化交易中的机器学习模型研发，从海量噪声数据中提取有效信号
- 与研究员和交易员紧密合作，将前沿ML算法落地到实际交易系统中
- 探索Alpha生成、信号处理及模型部署等量化金融核心环节
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架
- 具备处理非平稳、高噪声金融数据的经验，掌握严谨的科学实验方法
- 拥有顶级学术会议（如NeurIPS/ICML）的发表记录，证明具备前沿研究能力
申请策略
- 提前了解SIG的交易哲学和系统化交易策略，准备相关的技术深度问题
- 在面试中展现出对解决真实金融问题的强烈好奇心和科学严谨的研究态度
- 重点突出在NeurIPS、ICML等顶级会议的发表记录及研究课题
- 详细列举使用PyTorch/TensorFlow解决复杂数据问题或处理时间序列/非平稳数据的项目经验
- 展现对金融市场、量化交易或Alpha生成的理解与热情
- 深入学习金融时间序列分析、信号处理及统计套利相关理论
- 熟悉量化交易系统的工程化部署流程及风险感知决策模型
面试指南
- STAR法则：结合具体项目，说明背景、任务、行动和结果，突出技术难点和你的创新解法
- 假设性推理：针对实盘失效等问题，展现系统性的排查思路（如数据泄露、过拟合、市场机制变化等）
- 请详细介绍你在顶级会议上发表的论文，以及它在实际数据中的应用潜力
- 在处理金融时间序列这种高噪声、非平稳数据时，你通常会采用哪些机器学习策略？
- 请描述一个你使用PyTorch/TensorFlow从零构建并优化复杂模型的经历
- 如果模型在回测中表现优异但在实盘中失效，你会如何排查和解决？
- 复习机器学习核心算法及最新前沿论文，特别是与时间序列、强化学习相关的研究
- 了解量化金融基础知识（如Alpha、因子模型、风险对冲），以便与面试官同频交流
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
90较高
量化交易领域的博士实习岗位提供极具竞争力的实习津贴，且表现优异者可直接获得全职Offer，薪资回报处于行业顶尖水平。
薪资信号偏高 (4千–8万/月)
福利待遇Visa sponsorship、full-time placement upon graduation、One-on-one mentorship、comprehensive education program、Access to unparalleled financial data and computing resources
成长发展
95较高
岗位提供一对一导师指导、全面的教育计划以及接触顶尖金融数据和计算资源的机会，技术成长与学术转化空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、Machine Learning、Predictive Modeling、Signal Processing、Alpha Generation
成长机会One-on-one mentorship、comprehensive education program、deep dives into Susquehanna’s ML, quant, and trading practices
业务类型profit_center
工作生活
60中等
虽然未明确提及工作时长，但量化交易行业通常节奏较快，不过作为实习项目，整体安排相对结构化，WLB情况视具体团队而定。
工作模式仅现场办公
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
75中等
岗位致力于通过科学严谨性和创新解决全球市场的复杂问题，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scientific rigor, curiosity, and innovation、pushing boundaries together
创新程度开拓性创新（行业首创）
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