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青岛博弈资产管理有限公司成立于2017年,是一家专注于二级市场证券投资的私募基金管理人。公司存续管理规模超30亿元,荣获2025年中国私募金牛奖三项大奖。团队近100人,核心成员多毕业于国内外顶尖高校,致力于以科技驱动量化投资发展。
青岛博弈资产管理有限公司成立于2017年,是一家专注于二级市场证券投资的私募基金管理人。截至2026年2月,公司存续管理规模超30亿元人民币,全部来源于直销募集,服务超百家专业投资机构。2025年荣获中国私募金牛奖三项大奖(基金经理奖、产品奖、管理人奖)。
团队规模:近100人,涵盖量化策略、IT开发、交易风控等职能。
人才背景:核心成员多毕业于北京大学、复旦大学、MIT、Stanford等国内外顶尖高校。
办公地点:上海(浦东新区浦东大道1097弄珠江玫瑰花园三号楼)。
公司以全市场量化选股为核心策略,融合量化模型与主观判断,高效挖掘Alpha收益。重点布局机器学习、深度学习、强化学习等前沿技术领域,构建覆盖策略研究、交易执行、全面风控的一体化技术体系。
核心职责:基于A股高频数据挖掘Alpha因子,提升其稳定性与经济解释性;设计并实现深度学习模型,用于市场价格、波动率及市场情绪预测。
关键技能:深度学习、Alpha因子挖掘、高频数据建模。
核心职责:使用C++开发低延迟组件,解决高并发、低延迟场景下的系统瓶颈。
关键技能:C++、量化交易系统开发、系统性能调优。
核心职责:运用深度学习、强化学习等方法构建自动化因子工厂与市场指标预测模型;支持实盘策略迭代与归因分析。
关键技能:Alpha因子挖掘、深度学习、强化学习、高频数据处理。
核心职责:实现自动化交易指令执行,对接券商算法平台并完成实时下单;保障交易系统7×24小时稳定、安全、低延迟运行。
关键技能:高频交易系统、自动化交易、券商算法平台对接。
面向对象:2026届/2027届毕业生(可接受暑期实习、秋招提前批、春招补录)。
学历要求:全球QS Top 50 或国内“双一流”高校硕士及以上学历(特别优秀者可放宽至本科)。
专业方向:数学、统计学、计算机科学与技术、物理学、金融工程、人工智能等相关专业。
加分项:
熟悉Python/C++/R等编程语言;
具备机器学习、时间序列分析、高频数据处理经验;
有ACM/数学建模/Kaggle等竞赛获奖经历;
有量化实习或开源项目经验。
薪酬晋升:有竞争力的薪酬待遇,含实习转正机会,灵活清晰的晋升通道。
培养体系:完善的应届生培养体系(导师制 + 研究所式带教),强调独立思考与深度研究。
综合保障:五险一金、补充商业保险、年度体检、节日福利等高水平综合福利体系。
工作环境:舒适高效的办公环境(上海核心金融区),丰富多彩的团建与文化活动。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
简历筛选:根据学历、专业及项目背景进行初筛。
笔试 & 面试:包含技术面、HR面及合伙人终面。
录取通知:通过面试后发放通知。
岗前培训:为期2–4周,涵盖系统操作、策略框架、合规风控等。
正式入职:完成培训后正式入职。
基于A股高频数据挖掘Alpha因子,提升稳定性与解释性;设计深度学习模型,构建市场价格、波动率及情绪预测模型。
负责量化交易系统核心模块开发优化,开发C++组件,调优系统性能解决高并发低延迟问题,编写文档并参与代码评审。
基于A股高频数据挖掘并优化Alpha因子;设计深度学习模型预测市场指标,应用强化学习等构建自动化因子工厂。
负责高频交易系统与策略系统开发运维,执行自动化交易,对接券商算法平台并完成指令下单,保障系统稳定运行。
发送简历至指定邮箱,需严格遵守邮件命名格式。
根据学历背景、专业方向及项目经验进行筛选。
包含技术面、HR面及合伙人终面。
通过面试后发放录用通知。
涵盖系统操作、策略框架、合规风控等内容。
完成培训后正式入职。
务必严格遵守邮件命名格式【姓名 - 投递岗位 - 在读院校 - 毕业时间 - 到岗时间】,发送至指定邮箱,避免因格式错误被系统过滤。
岗位核心需求为高频数据挖掘、深度学习模型构建及C++低延迟开发,简历中需重点展示ACM/数学建模竞赛获奖、Kaggle经历或相关开源项目代码。
硬性要求全球QS Top50或国内双一流高校硕士学历,若为本科申请需具备特别优秀的量化实战背景,否则建议优先投递实习岗位积累履历。
是的,本次校招面向2026届和2027届毕业生开放。同时,公司也接受暑期实习、秋招提前批以及春招补录的申请者,不同阶段的投递机会均可关注。
原则上要求全球QS Top50或国内顶尖高校硕士及以上学历,但特别优秀的本科生也有机会被放宽录取。建议本科生在简历中突出ACM、数学建模等竞赛获奖经历或高质量的量化实习经验。
量化开发岗位核心要求熟练掌握C++,用于开发低延迟组件和解决高并发问题。此外,熟悉Python、R等语言也是加分项,特别是具备机器学习、时间序列分析或高频数据处理经验者更具竞争力。
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