數據科學研究員

<p>關於我們</p><p>我們正在利用Vibe交易AI代理建立零售投資的未來。我們的使命是通過將自然語言目標轉換為完全自動化、回測且風險管理的投資策略，使複雜的量化交易民主化。由一個新的模型上下文協議（MCP）提供動力，我們的平台允許任何人，無論他們的編程能力如何，部署機構級交易邏輯。我們是一支來自頂尖科技和金融公司的第一原則思考者和經驗豐富的工程師團隊，旨在重新定義金融市場的人機界面。</p><p>主要職責</p><p> 自然語言策略翻譯：開發和訓練最先進的NLP和大型語言模型（LLMs）以解讀用戶的命令、目標和風險限制（例如，“在高交易量時交易ETH突破，但將我的最大回撤控制在15%以下”）。</p><p> 定量策略建模：從零開始構建系統性交易策略，涵蓋從特徵工程和訊號生成到執行邏輯的每一個步驟。</p><p> 負債與風險建模：建立複雜的風險管理框架，包括動態頭寸調整算法、組合最優化和計算風險值（VaR）和條件風險值（CVaR）等指標。</p><p> 回測引擎驗證：與工程師合作，確保我們的回測系統具有統計上的堅固性，考慮到真實世界的摩擦，如滑點、費用和延遲。</p><p>要求</p><p> 數據科學、統計學或數學的學士或課程</p><p> 1年加密投資經驗</p><p> 入門級Python和其庫（例如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）的熟練程度。</p><p> 入門級時間序列分析、統計學和概率論基礎</p><p>熟悉金融數據集（例如L1/L2訂單簿數據、鏈上分析）</p><p> 進行獨立研究、構建假設並推動項目從最初的想法到生產級模型部署的明確能力。</p>