1. 运用统计学、机器学习等方法挖掘有效因子，探索Alpha，开发量化选股策略；
2 .在成熟因子库、充分算力和完善研究框架的支持下，高效开展策略优化，因子和模型迭代升级；
3. 协助基金经理优化投资组合，提升基金业绩表现；
4. 跟踪学术与业界前沿，探索新数据源（如另类数据）与新型建模方法；
5. 参与回测框架、交易系统、归因分析模块的持续改进，提升研究效率。

1、2026届应届毕业生，硕士及以上学历，数学、统计、计算机、物理、金融工程等相关专业；
2、符合中欧基金人才观：真实、好学、有追求；
3、熟练使用 Python，熟悉其他语言 （ C++ / Rust ），具备良好的编程与数据处理能力；
4、在以下任一方向有扎实基础、深入理解和实践经验：
（1）概率统计与组合优化：如随机过程、时间序列分析、运筹优化等；
（2）人工智能与机器学习：如数据挖掘、推荐系统、NLP、图像识别、强化学习等；
5、具备严谨的研究习惯，自驱力强，乐于深入思考并用数据验证假设；
6、有顶会/顶刊论文（如 NeurIPS、ICML、KDD、Operations Research 等）发表者优先；
7、有量化私募、对冲基金实习经验并取得实际成果者优先。

我们提供：
1、充足的算力资源：高性能计算集，支持大规模并行回测与复杂模型训练；
2、成熟的因子库：覆盖量价、基本面、分析师等多维度，经多年实盘验证；
3、完善的研究框架：从数据接入、特征工程、策略回测到绩效归因，全流程完善链路；
4、完善的人才培养机制：与量化研究员紧密协作，快速验证策略表现，快速成长。