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AI Researcher
立即应聘

AI Researcher

发布于 1 天前

中层管理(经理/总监)

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
机器学习工程
Foundation Models
Generative Ai
Machine Learning
Reinforcement Learning
Team Leadership

AI 估算 · 60k–120k

顶级量化交易公司AI Lab高级职位，薪资竞争力强，但具体数值未披露。

职位详情

关于这个职位

该职位隶属于Optiver上海新成立的AI Lab，负责领导团队开展深度学习、生成式AI等前沿技术研究，并将研究成果应用于复杂金融问题

作为AI Lab核心成员，你需要制定技术路线、组建团队并推动创新项目落地
这是一个兼具研究与技术管理职能的高级岗位，适合拥有博士背景及丰富研究经验的技术领导者

最低要求

技术卓越：

计算机科学、AI、机器学习或相关领域的博士或同等经验
对现代ML技术（如深度学习、Transformer、强化学习、生成模型）有深刻理解
有出色的研究、发表或系统级创新记录
创业心态与大型科技公司严谨性：
能在模糊、开放的环境中工作
能平衡长期愿景与里程碑驱动的进展
沟通与协作：
清晰、有说服力的沟通者，能跨领域激励和影响他人
能向技术与非技术听众展示复杂思想

工作职责

领导力与战略：

制定AI Lab的技术愿景和长期路线图，与前沿研究和内部创新目标保持一致
建立一支世界级的AI研究员、工程师和应用科学家团队
培养强大的实验文化、主人翁意识和高效交付文化
技术方向：
推动深度学习、基础模型、生成式AI、强化学习及新型模型架构等领域的探索
监督实验性AI系统的设计和部署，涵盖概念验证和长期战略应用
与领域专家合作，识别高价值的AI原生机会
团队发展：
吸引并指导来自学术界和行业界的顶尖人才
设计内部研究分享、实验和评审流程
协作：
与研究、交易和技术等内部利益相关者合作，在必要时保持一致性，同时保留实验室的独立性和愿景
代表实验室参与AI社区和会议

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 加入顶级做市商新设立的AI Lab，拥有充足资金和计算资源，几乎无官僚束缚，能专注前沿创新
  • 可接触专有交易数据和真实量化场景，研究问题既有趣又有商业价值，发表和落地机会并存
  • 与全球顶尖交易和技术团队协作，个人成长和职业品牌提升显著
  • 职位要求极高，需兼具顶尖学术能力和团队管理经验，适合资深专家，入门难度大
  • 新实验室方向多、不确定性高，需要自主定义优先级和在模糊环境中快速推进的能力
  • 量化交易行业竞争激烈，研究节奏可能较快，需持续产出高影响力成果
  • 适合拥有博士背景、在AI领域有卓越研究成就，并渴望在金融行业创建新前沿的技术领导者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 在Optiver上海AI Lab从研究员/负责人起步，有机会打造核心团队并定义研究布局，成长为AI Lab总监或首席科学家
  • 依托公司全球资源和量化交易背景，可深入金融与AI融合领域，成为行业稀缺的跨界专家
  • 成果突出者可进入公司全球技术领导层，影响Optiver整体技术战略与创新方向
  • 领导AI实验室的技术战略和团队建设，制定长期研究路线图，与公司创新目标对齐
  • 推动深度学习、生成式AI、强化学习等前沿技术的研究与落地，设计实验性AI系统
  • 吸引并指导顶尖人才，建立研究分享与评审机制，打造高影响力的AI团队
  • 与交易、技术等部门协作，识别高价值AI应用场景，并对外代表实验室参与学术与行业交流
  • 深厚的人工智能/机器学习理论基础，熟悉Transformer、深度学习、生成模型、强化学习等前沿方法
  • 拥有出色的研究能力，有顶会论文或系统级创新成果，能独立主导技术方向
  • 具备团队管理经验，能够建立并带领一支世界级研究团队，培养创新文化
  • 优秀的沟通与影响力技能，能在跨部门环境中清晰传递技术愿景并推动合作

申请策略

  • 深入了解Optiver的做市业务和AI Lab定位，面试中体现对金融+AI交叉领域的独特见解
  • 准备一份简明的研究愿景陈述，阐明你希望在AI Lab探索的具体方向及预期成果
  • 主动联系Optiver招聘团队，询问团队当前阶段及关键挑战，展示真诚兴趣
  • 突出博士学历和顶级会议/期刊发表记录，尤其是深度学习和生成模型相关工作
  • 展示领导团队或独立主导研究项目的经历，说明团队规模、研究方向和产出影响
  • 强调实际系统落地能力，例如将AI模型部署到生产环境并产生业务价值
  • 如有金融行业或量化交易相关经验务必提及，展示跨领域协作能力
  • 补充最新的生成式AI和基础模型知识，如LLM微调、RLHF等，保持技术前沿

面试指南

  • 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述项目经历，重点突出你的技术决策和影响力
  • 对于战略类问题，结合行业趋势和公司业务，给出分阶段路线图，既有愿景又有可执行性
  • 在团队管理题中，体现以人为本、激励创新、建立文化的具体方法，并引用过往成功案例
  • 请描述一项你从0到1主导的研究项目，你是如何制定技术路线并推动落地的？
  • 你怎么看待大语言模型在金融交易或市场微观结构中的应用潜力？
  • 如何为一支新成立的AI研究团队设定优先研究方向？
  • 你如何平衡长期探索性的研究与短期业务价值交付？
  • 描述一次你成功说服跨团队（如交易、技术）采纳技术方案的经历

职位点评

72
综合评分

顶级交易公司AI Lab高级职位，前沿技术，资源丰富，但工作强度未知。

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。

更适合这类人
适合追求前沿技术研究和卓越职业发展的资深AI专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60

薪资福利

80较高

薪资竞争力强且提供长期激励，但具体数额未披露。

薪资信号未披露（AI估算：60K-120K/月）
福利待遇长期激励

成长发展

85较高

处于AI前沿研究领域，可接触顶尖基础设施和专有数据，成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep Learning、Foundation Models、Generative AI、Reinforcement Learning、Transformers、Machine Learning
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

工作地点在上海，未明确弹性工作安排，量化交易行业工作强度可能较高。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

60中等

公司使命涉及维护健康高效的市场，但AI Lab的社会影响尚不直接。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号safeguarding of healthy and efficient markets
创新程度开拓性创新（行业首创）

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