职位描述
岗位职责：

1. 利用RL的思想与模型，在信噪比低的金融市场中，研究量化策略的仓位控制算法。

2. 使用 RL/Stochastic Process 等模型，进行下单算法和冲击模型的研究。

岗位要求：

1. 计算机、运筹学相关专业，博士学历；

2. 具有扎实的深度强化学习知识基础，对MDP/Bellman Optimality/Dynamic Programming/Policy Optimization/Policy Gradient等强化学习概念有较深理解；

3. 熟悉强化学习领域内的代表性算法，并对强化学习某一子领域有一定的研究深度；

4. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），能够独立实现研究算法的开发与验证；

5. 优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

加分项：

1. 在顶会（ICML/NeurIPS/ICLR/IJCAI/AAAI等）以第一作者发表论文者优先考虑；

2. Kaggle 机器学习竞赛获得优秀名次者优先考虑。

所发职位不全，手上职位非常多，欢迎咨询！
    
电话：18519274080  

微信号：Brylin1991
                
邮箱： herocanjob@163.com
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