智能金融决策引擎系统项目综述：
本项目依托清华大学交叉信息学院, 交叉信息核心技术研究院, 金融科技与监管科技中心, 为核心金融机构打造智能金融的决策核心引擎, 在智能资产管理, 财富管理与智能交易方面输出世界一流的前沿技术，正在与国内外多家头部券商、银行、保险资管公司进行战略性合作。本项目利用人工智能方法, 统计学习, 计量与金融工程方法对经济金融市场进行大规模建模与场景模拟, 开发高效抗噪音的大规模金融优化算法, 为投资者, 金融机构提供智能化决策引擎, 也为监管机构提供决策辅助系统。
机构介绍：
交叉信息核心技术研究院依托清华大学交叉信息学院的核心技术实力，是交叉信息学院核心技术的产学研转化平台，由清华大学与西安市高新区共建。核心研究院由全球唯一华人图灵奖得主姚期智院士领导，研究院下设的金融科技与监管科技中心，人工智能芯片中心与智慧城市大脑中心，其中金融科技项目将结合交叉信息研究院在金融科技、计算经济学、博弈论、人工智能、大数据、云计算、高性能计算等领域多年的研究积累，创新性地运用最新信息科技来提升金融业效率与竞争力。
同时，核心研究院通过产业孵化进行科技成果产业化，合作对象包括国内一流的银行、券商、保险公司以及互联网科技公司，致力于推动金融科技的落地应用，解决金融行业中的核心命题。金融科技团队核心成员既包括清华大学，普林斯顿大学，韩国KAIST研究院等金融科技领域顶尖专家教授，IEEE Fellow与INFORMS Fellow, 又包括前美国顶尖投行投资引擎系统首席架构师，前顶尖保险资管总经理以及20多位金融工程与大数据领域博士硕士等。
工作内容：
核心引擎的算法升级研发，系统开发与产业实践
我们提供：
以下工作机会皆招聘全职成员与实习成员，全职成员提供有竞争力的薪资和相应的产业化机构期权激励, 实习成员提供实习薪资与转正机会。
工作地点：
北京清华园；西安软件园
职位一：量化建模研究员
职位描述：
主要进行金融市场建模相关方向的量化研究。包括：对利率与债券进行多因子模型建模，资产负债管理与期限结构匹配，对固收产品的风控管理与业绩归因，相关功能代码的实现。
职位要求：
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统计计量, 运筹学, 计算机, 金融工程, 金融数学, 数学, 物理等理工科硕士(含)以上学历
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能对英文文献进行快速阅读、总结、ppt展示， 有较强的沟通能力和责任感
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熟练掌握python/R /matlab 至少一种编程语言
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对金融计量,随机分析, 概率统计方面有研究者优先
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有金融机构工作, 实习经验或通过CFA, FRM考试有一定金融背景知识者优先, 但不做为硬性要求
职位二：优化算法研究员
职位描述：
主要进行资产组合优化领域的研究。包括：二阶锥优化、资产组合稳健优化，考虑交易费用的非凸优化，多目标多优先级优化，相关功能代码的实现。
职位要求：
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运筹、统计、机器学习等相关领域硕士以上学历， 博士学历者优先
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对优化算法领域有研究者优先
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能对英文文献进行快速阅读、总结、ppt展示， 有较强的沟通能力和责任感
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熟练掌握python/R /matlab 至少一种编程语言
职位三：前沿算法研究员
职位描述：
主要进行前沿算法在金融量化领域的研究，并与其他团队密切合作， 协助各团队推进前沿机算法与架构的实际落地应用。包括：alpha 因子与风险因子的动态筛选、合成， 基金产品各维度排名的算法预测，金融产品与客户间的算法推荐匹配，投资者行为模式的识别等。
职位要求：
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计算机, 运筹学, 数学, 金融工程等相关领域硕士以上学历， 博士优先
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精通常用机器学习算法，并深刻理解其在实际应用中的假设与限制
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主动学习者，能积极去了解各流程现有金融模型，应用机器学习方法进行模型改进
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超强的动手编程能力，精通python，ACM 及其他编程比赛获奖者优先
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能熟练应用TensorFlow/Pytorch等常用深度学习框架与hadoop/spark等大数据处理工具
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能对英文文献进行快速阅读、总结、ppt展示， 有较强的沟通能力和责任感
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了解基础金融知识、有金融实习经历、通过CFA/FRM考试者优先
