网商银行-AI技术研发专家-同业投行业务

优缺点分析

角色解读

• 成为金融科技领域的AI量化专家，深入掌握固收交易与AI融合
• 晋升为量化交易系统架构师，主导核心交易系统的设计与迭代
• 向金融AI产品负责人或技术管理层发展，统筹AI在金融业务的应用
• 设计量化模型，为债券市场交易报价、定价和做市策略提供决策支持
• 将量化能力与固收交易融合，开发自动化工具和机器人策略提升撮合效率
• 结合大模型等前沿技术，推动金融工程工具的标准化和自动化
• 构建 AI Agent 架构，包括推理引擎、工具调用、多Agents协作等，保障系统稳定与安全
• 精通Python/R/SQL及量化分析库，具备扎实的数理统计和机器学习基础
• 熟悉主流LLM API（如OpenAI、Anthropic）及Agent/LangChain框架
• 深入理解债券市场交易机制（银行间/交易所现券撮合、做市报价、定价）
• 具备将数学模型转化为实际系统的工程能力，以及产品思维

申请策略

• 在求职信中体现对固收市场和AI结合的独特理解
• 准备一个将量化模型与LLM结合的案例，展示工程实现能力
• 突出量化交易或风险管理的项目经验，尤其是固收领域的应用
• 展示大模型或Agent相关项目，如基于LLM的自动化工具
• 强调编程能力和数理统计背景，最好有具体技术栈（Python/R/SQL）
• 学习债券交易系统（如QB、Wind）和常见量化框架（如QuantLib）
• 深入实践LangChain/LlamaIndex，构建端到端Agent应用
• 熟悉CFA/FRM知识，理解金融衍生品和风险管理

面试指南

• 针对量化问题：从数据清洗、特征工程、模型选择、回测评估四个环节展开，强调业务理解
• 针对Agent问题：先定义目标，再设计推理-工具-协作流程，最后考虑安全与监控
• 请介绍一个你设计的量化交易策略，如何验证其有效性？
• 什么是AI Agent？你如何设计一个用于债券撮合交易的Agent？
• 在时间序列预测中，你会如何处理非平稳数据？
• 讲一个使用LangChain或LlamaIndex的项目，遇到了哪些挑战？
• 如何确保交易系统的低延迟和高可用性？
• 复习机器学习（尤其是时间序列和强化学习）和LLM基础知识