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澳蒂华
2026 Shanghai Machine Learning Modelling Engineer Internship, PhD
立即应聘

2026 Shanghai Machine Learning Modelling Engineer Internship, PhD

发布于 大约 3 小时前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
博士
机器学习工程
Gpu
Machine Learning
Neural Networks
Pytorch
Tensorflow

AI 估算 · 15k–25k

实习岗位，面向博士，薪资竞争力强，参考量化基金实习水平。

职位详情

关于这个职位

作为一名机器学习建模实习生，你将利用AI和深度学习技术，为全球金融市场生成有影响力的见解并推动创新策略

你将加入经验丰富的工程师团队，获得指导和支持，将前沿想法转化为实际解决方案，并为交易成功做出贡献
实习结束后，表现优异者将获得全职机器学习建模工程师的录用机会

最低要求

年及之后毕业的博士研究生

计算机科学、数学、统计学或相关专业，主攻机器学习或深度学习方向
对神经网络及相关机器学习技术有深入理解，具备实施和训练复杂深度学习模型的经验
熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等
深入理解机器学习与深度学习技术的原理、理论和概念，包括神经网络的设计与实现
较强的Python编程能力，熟悉数据工程工具和原则
具备GPU及其他深度学习硬件加速器的使用经验
出色的问题解决能力，能够独立工作和团队协作
优秀的沟通能力

工作职责

利用AI和深度学习技术在快节奏、创新的环境中茁壮成长

与研究员和交易员紧密合作，进行新实验、开发新能力和数据源
设计和实施改进方案，优化研究员的生产力和质量
将自身的开发专长与最佳开源框架和工具相结合
利用计算基础设施解决计算和数据规模方面的重大挑战
通过可重复的流程和可靠的数据推动实验的严谨性

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 顶级量化交易公司Optiver的实习经历，含金量高
  • 与行业顶尖人才共事，获得导师指导和系统培训
  • 提供食宿和健身福利，薪酬极具竞争力
  • 深入接触金融市场的核心业务，应用前沿AI技术
  • 实习期间需要快速学习和适应，工作强度可能较大
  • 对深度学习理论基础和实践能力要求高，竞争激烈
  • 适合有深厚深度学习研究背景、渴望将AI技术应用于实际金融场景的博士在读学生，且偏好高回报、快节奏的工作环境

缺点 / 挑战

  • 金融行业波动性大，需承受一定压力

角色解读

  • 实习结束后可转为全职机器学习建模工程师，深入量化交易领域
  • 未来可向高级建模工程师、研究员或团队负责人方向发展
  • 积累金融与AI交叉领域的经验，向量化研究员或数据科学家转型
  • 利用AI和深度学习技术分析金融数据，开发预测模型
  • 与研究员和交易员协作，设计实验并优化交易策略
  • 实施和改进深度学习模型，提升计算效率和数据质量
  • 精通深度学习框架如PyTorch、TensorFlow，能独立设计和训练复杂神经网络
  • 扎实的Python编程能力，熟悉数据工程工具如Pandas、NumPy等
  • 了解GPU加速和硬件优化，有大规模数据处理经验
  • 具备扎实的数学和统计学基础，理解机器学习理论

申请策略

  • 精心准备求职信，表达对量化交易和AI结合的热情
  • 了解Optiver的公司文化和技术栈，在面试中展现契合度
  • 突出深度学习项目的完整经历，包括模型设计、训练和部署细节
  • 强调在顶级会议或期刊发表的论文，以及与金融相关的任何经验
  • 展示Python编程熟练度及相关开源贡献
  • 提及GPU集群使用经验和大规模数据处理能力
  • 复习强化学习、时间序列预测等与量化交易相关的深度学习技术
  • 熟悉金融市场基础知识和量化策略概念

面试指南

  • 对于技术问题，采用STAR原则（情境-任务-行动-结果）清晰阐述项目经历
  • 对于开放性设计问题，先明确目标，再分步骤提出方案，并考虑优缺点
  • 结合机器学习理论，解释为什么选择某种方法，并提及实际应用中的权衡
  • 详细解释你曾经设计的一个深度学习模型，包括架构选择、训练技巧和性能评估
  • 如何用深度学习预测金融时间序列数据？你会使用哪些模型和特征？
  • 描述你在GPU集群上训练大规模模型的经验，如何优化训练速度？
  • 如何解决过拟合问题？在金融数据中有什么特殊考虑？
  • 给出一个你在团队协作中解决复杂问题的例子

职位点评

78
综合评分

顶级量化实习，高薪高发展，技术前沿，但现场办公且强度未知。

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。

更适合这类人
最适合注重技能成长和职业发展、追求高薪酬和前沿技术应用的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70

薪资福利

85较高

该实习岗位提供极具竞争力的薪酬、食宿机票全包、多种福利（健身房、按摩、餐饮），补偿性动机满足度高。

薪资信号偏高 (15K-25K/月)
福利待遇Optiver-covered flights and accommodation、Gym membership、weekly in-house chair massages、Daily breakfast, lunch and in-house barista

成长发展

90较高

岗位深入前沿AI技术（深度学习、GPU加速），提供导师制、培训和个人发展机会，且实习结束后有转正通道，发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep Learning、Neural Networks、GPU、TensorFlow、PyTorch、Keras
成长机会Training、mentorship and personal development opportunities
业务类型profit_center

工作生活

60中等

实习为现场办公，地点在上海，提供住宿和每日餐饮，但工作强度可能较高，WLB信号不明确。

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

70中等

量化交易行业属于高速增长赛道，AI技术在金融领域的应用有较高社会影响力（提高市场效率），但创新程度偏向应用已有技术。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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