算法工程师（AI量化方向）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深量化研究员、投资经理或AI量化专家方向发展
• 在平安体系内可晋升为技术专家或团队负责人，管理量化研发团队
• 横向可迁移至金融科技其他领域，如风控、智能投顾等
• 负责AI量化策略的研发，包括时序预测、因子挖掘、组合优化等，并参与从数据预处理到模型部署的全流程
• 探索LLM、强化学习等前沿技术在量化投资中的应用，设计大模型驱动的信号生成策略
• 参与投资Agent系统的建设，构建自动化数据获取、分析、决策与执行链路
• 优化金融数据处理与特征工程流程，完成模型训练、推理优化及工程化部署
• 精通Python及Pandas/NumPy/Sklearn等数据分析库，熟练使用PyTorch/TensorFlow/JAX之一
• 深入理解机器学习/深度学习核心算法（CNN、Transformer、RL等），精通时序预测、多因子模型
• 具备扎实的特征工程与模型调优实操经验，熟悉大模型落地者更佳
• 熟悉量化策略回测体系，有实盘算法落地经验优先

申请策略

• 深入了解平安的AI战略和业务布局，在面试中体现对公司的兴趣
• 准备一个完整的量化策略案例，从数据获取到模型评估到回测结果，展示全链路能力
• 突出量化相关项目经验，特别是回测结果和实盘表现
• 强调机器学习项目，尤其是时序预测、NLP（如LLM）相关实践
• 展示编程能力和框架熟练度，如Python、PyTorch等
• 若有金融背景或相关实习/工作经验，务必详细描述
• 补充金融量化基础知识，学习经典多因子模型和回测框架
• 掌握LLM微调、强化学习在金融场景中的应用，如订单簿预测、动态投资组合等

面试指南

• 技术类问题：先阐述基本原理，再结合实际案例说明应用场景和效果
• 项目类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人贡献和量化成果
• 行为类问题：结合团队协作、解决问题能力，展示跨领域沟通和复杂问题拆解技巧
• 请解释Transformer在时序预测中的应用，与LSTM相比有什么优势？
• 如何构建一个多因子选股模型？因子有效性如何检验？
• 处理金融数据中的缺失值和异常值有哪些方法？请举例说明
• 描述一个你从数据到模型部署的完整项目，遇到了哪些挑战？
• 你对量化投资中的过拟合问题怎么理解？如何避免？