聚宽投资27秋招

🏢 公司简介

聚宽投资（JoinQuant Investment）是一家持续探索AI自主驱动研投的量化私募基金管理机构，目前管理规模逾百亿。我们致力于用AI重构从数据处理、因子挖掘到交易执行的全链路投研范式。

• 公司架构扁平、人才密度高，汇聚多位顶会一作与竞赛金牌得主

• 大部分投研积累已系统化接入AI平台，助力研究员聚焦假设设计、边界探索与创造性工作

• 实行Owner负责制与广覆盖激励机制——卓越自驱者可主导重要问题，全程参与从想法验证到系统落地，并深度影响技术路线定义

• 定制化导师制1V1带教

• 具有竞争力的薪酬福利体系

招聘对象

2027届海内外高校本科、硕士及博士毕业生

研究岗位

• AI算法研究员：LLM/智能体、扩散模型、强化学习、基座模型、学习优化、后训练、端到端等方向

• 量化策略研究员：股票、CTA、基本面、主观等方向

技术岗位

• 数据系统架构师：负责公司整体数据系统架构设计与演进，建设面向量化研究与交易的数据基础设施；统一设计并落地公司金融数据体系，包括海外市场行情数据、财务数据、宏观数据与新闻数据、结构化与非结构化数据的统一建模与管理；搭建并优化端到端数据链路（采集 → 清洗 → 存储 → 服务）；设计高可用数据存储与计算架构

• 量化开发工程师（因子存储方向）：负责设计并实现公司因子存储与数据基础设施，构建统一、高性能、可扩展的因子数据管理体系，支持多资产系统化策略研发与生产运行；核心方向包括因子存储体系、时序/横截面数据组织、高吞吐离线计算链路、在线实时读写优化、因子血缘与版本管理

• 大模型应用工程师：负责Vibe Coding提效体系建设，探索并落地Vibe Coding在真实工程场景中的最佳实践，设计并优化工程级AI Coding Workflow，推动团队研发效率提升；参与Agent框架核心能力开发，设计与实现Agent核心模块

• 数据开发工程师（量化数据平台）：负责量化数据的接入、清洗、加工与交付（行情/财务/宏观等）；参与数据链路开发（ETL/ELT），保障数据的准确性、稳定性与可追溯性；建设与维护数据质量体系（校验、对账、异常检测、问题定位）；支撑量化研究与交易系统的数据需求（因子计算、回测、策略研究）；参与数据平台基础能力建设（调度、存储、数据服务、监控告警）

职能岗位

（待补充）

📍 工作地点

北京

🗂️ 招聘流程

简历投递与筛选 → 笔试/在线测评 → 面试 → Offer

注：部分岗位流程可能略有差异，以HR实际通知为准。

Q：没有量化或金融背景，可以投递吗？

A：不同岗位要求不同。AI算法研究员、量化策略研究员及技术类岗位更关注扎实的数理基础、AI相关研究经验及编程能力，多数不强制要求量化或金融背景。

Q：校招生如何培养？

A：每位校招生均配备专属资深导师，实行1V1手把手带教，成长路径清晰可见。

Q：可以投递几个岗位？

A：每人最多可投递岗位数量不设上限。投递时请明确标注：重点倾向的城市、是否接受“先实习后留用”、最快可到岗时间。若所投岗位未获录用，HR将根据您填写的“服从调剂城市”，主动邀请进入其他岗位校招流程。您的申请状态与进度将动态更新，请及时查收邮件及短信通知。

Q：投递后多久会有反馈？

A：简历通过初筛后，我们通常在3–5个工作日内联系您。如逾期未推进流程，可能是当前简历暂未匹配岗位需求。

Q：之前投递过，还可以再次投递吗？

A：同一岗位简历锁定期为3个月。如有疑问，欢迎直接联系招聘同学咨询。

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。