金融算法开发工程师

一、核心基础要求 编程能力 熟练掌握Python及其常用科学计算库（NumPy/Pandas/SciPy） 具备面向对象编程基础，了解常见设计模式在智能体开发中的应用（如策略模式、工厂模式） 有实际代码性能优化经验，包括并行处理与内存使用优化 机器学习与优化算法 熟悉主流机器学习方法（如XGBoost、SVM、神经网络等） 掌握多目标优化技术（如NSGA-II、MOEA/D、帕累托前沿分析） 具备超参数调优实践经历，使用过AutoML工具（如Optuna、Hyperopt） 智能体开发 理解智能体系统架构设计（包括规则驱动型、强化学习型） 具备多智能体交互场景的开发经验（如博弈机制、拍卖算法等协同或竞争模型） 二、岗位要求： 1.具备3年以上数据挖掘相关工作经验，熟悉数据挖掘全流程，能独立开展专题研究并完成项目落地，具备撰写分析报告及模型文档的能力。 2.熟悉统计学基本原理，掌握分类、回归、聚类、预测等典型算法（如决策树、支持向量机、神经网络），熟练运用SQL与Python进行数据分析与建模。 3.有金融领域从业背景，尤其在银行等相关行业有实际项目经验，熟悉客户画像构建、客群细分及精准营销策略的应用场景。