艾托邦人工智能科技有限公司

AITOPIA Artificial Intelligence Technology Co., Ltd

构建人工智能的理想之邦

敬请期待

关于我们

艾托邦 AITOPIA 是行业领先的金融科技团队,利用人工智能技术赋能量化策略研发和交易,核心团队来自国内交易所和主流量化公司,具有十几年国内量化领域的工作经历。90%以上成员来自清华、北大、复旦、交大、厦大等国内顶尖院校的数学、计算机、物理等理工科专业;在北京、上海、深圳、广州等多地拥有办公场地。

公司的自建私有云平台拥有充足的计算资源可供全球投研人员在云上做海量金融数据的计算和研究,公司自研交易系统和投研系统,支持A股市场和国内期货市场的投研、回测、模拟交易和实盘等量化投资的全流程。

服务项目

人工智能理论与算法软件开发

人工智能应用软件开发

公共数据平台搭建

基础资源与技术平台搭建

人工智能平台技术咨询服务

信息技术咨询服务

大数据服务

数据处理服务

加入我们

01 回测开发工程师(实习)

岗位职责

  1. 参与设计、开发Python环境高性能量化回测框架。
  2. 系统改进和优化,提高系统性能、安全性和稳定性。

岗位要求

  1. 国内外重点高校本科以上学历,计算机类专业。
  2. 熟悉Python,具备出色的编码和架构设计能力。
  3. 熟悉Python高性能数据处理工具如Pandas、Pyarrow等加分,有回测框架开发经验者加分。
  4. 有k8s集群任务提交管理接口开发经验者加分。
  5. 有强烈的上进心和求知欲,善于学习新事物,对技术充满激情。
 

02 数据开发工程师(实习)

岗位职责

  1. 上游金融数据对接获取。
  2. 原始数据清洗和日常运维。
  3. 数据管线的开发与维护。
  4. 数据质量监控体系的设计与建设。

岗位要求

  1. 国内外重点高校全日制本科及以上学历,统计、物理、数学、计算机等理工类专业。
  2. 熟悉Python语言,有ETL相关经验。
  3. 有数据运维工作经验加分,有airflow、iceberg相关经验加分。
  4. 做事细心,乐于沟通,具备良好的团队合作能力。
 

03 机器学习后台工程师(实习)

岗位职责

  1. 建设面向量化研究的高性能机器学习计算集群。
  2. 建设机器学习算法研发框架和模型生命周期管理平台,提高算法研发效率。
  3. 开发、优化面向机器学习策略的量化模型回测平台。
  4. 协助机器学习模型在生产环境上的部署、运维等。

岗位要求

  1. 国内外重点高校全日制本科及以上学历,计算机或信息大类专业;有OI、ACM、SC等竞赛奖项者优先。
  2. 熟练掌握 Python/C++/Golang 任一编程语言,代码风格良好。
  3. 有k8s集群开发/运维经验者优先,有高性能系统优化经验者优先。
  4. 学习能力强、自我驱动、头脑开放、乐于沟通。
 

04 量化投资研究员(实习)

岗位职责

  1. 股票、期货、期权策略的相关研究,包括指数增强、市场中性、CTA、期权做市等。
  2. 跟踪国内外量化相关的前沿研究成果,参与专项研究课题。
  3. 协助投资经理更新迭代策略模型。

岗位要求

  1. 国内外重点高校全日制本科及以上学历,统计、物理、数学、金融工程、计算机等理工类专业。
  2. 有良好的编程基础,熟练掌握Python、R、Matlab、C++至少一门语言,熟练掌握常用的数据分析工具。
  3. 有良好的数理建模能力和突出的研究能力,富于创新能力。
  4. 乐于沟通,具备良好的团队合作能力。
  5. 有相关研究经验可优先考虑。
 

05 算法交易研究员(实习)

岗位职责

  1. 算法交易相关因子开发。
  2. 设计和优化执行算法。
  3. 算法交易绩效回测和实盘绩效的统计分析。
  4. 量化前沿研究。

岗位要求

  1. 国内外重点高校全日制本科及以上学历,统计、物理、数学、金融工程、计算机等理工类专业。
  2. 有良好的编程基础,熟练掌握Python、R、Matlab、C++至少一门语言,熟练掌握常用的数据分析工具。
  3. 学习能力强,具备良好的数理建模和分析能力。
  4. 乐于沟通,具备良好的团队合作能力。
  5. 有算法交易相关经验可优先考虑。
 

06 机器学习算法研究员(实习)

岗位职责

  1. 与研究员合作,深入海量金融数据进行研究分析、运用ML/DL/RL等技术探索有效信号。
  2. 依据公司策略需求,开发面向量化交易场景各环节的机器学习模型。
  3. 协助机器学习模型在生产环境上的部署。
  4. 跟踪机器学习/深度学习/强化学习技术发展,研究与分享顶会/顶刊论文,探索前沿应用落地。

岗位要求

  1. 国内外重点高校全日制本科及以上学历,统计、物理、数学、金融工程、计算机等理工类专业。
  2. 拥有良好的数理统计基础;熟悉常用机器学习算法,或主流DL/RL算法与模型;有CV/NLP/ML/DL/RL相关顶会、顶刊发表或大型项目落地经验的可优先考虑。
  3. 熟练掌握Python语言及pandas、scikit-learn等常用模块,熟悉任一深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、MXNET等)。
  4. 学习能力强,乐于沟通,具备良好的团队合作能力。