量化研究员
国内外知名高校本科及以上学历，具有理工科或金融工程等强定量背景； 扎实的数理统计基础，熟悉常见的统计建模、时序分析与机器学习方法； 熟练掌握 Python，具备良好的数据处理与分析能力； 对量化充满热情，善于钻研，具备创新意识和快速学习能力。
安贤投资致力于以严谨的量化方法和先进的信息技术驱动投资。 我们融合现代金融理论、云计算架构、机器学习与大模型，构建科学高效的量化研究框架，打造多市场多策略投资体系。 策略布局覆盖全球股票统计套利、A股指数增强、CTA、股票日内、期货高频等领域，并在全球超过20个股票和期货市场稳健运行 自2018年成立以来，安贤为海内外投资者持续创造优异回报，资产管理规模稳步增长 公司在北京、上海、厦门、香港和纽约设有办公室，为国内员工提供海外交流培训的机会
我们汇聚来自不同背景的卓越人才。团队成员毕业于哈佛大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学、北京大学和清华大学等世界顶尖学府 并拥有来自 Citadel、Two Sigma、Jump Trading、Tower Research、Schonfeld 等全球一流金融机构的深厚专业经验
安贤致力于打造一支富有好奇心、强调协作、并持续学习与自我进化的团队 我们尊重并鼓励多元化背景与观点，借此不断推动更高质量的决策与更优的解决方案
国内外知名高校本科及以上学历，具有理工科或金融工程等强定量背景； 扎实的数理统计基础，熟悉常见的统计建模、时序分析与机器学习方法； 熟练掌握 Python，具备良好的数据处理与分析能力； 对量化充满热情，善于钻研，具备创新意识和快速学习能力。
有经市场验证、表现优异的股票或期货量化策略，具备 3 年以上实盘经验； 国内外知名高校本科及以上学历，扎实的数理统计基础，熟悉Python； 对量化充满热情，善于钻研，能够独立推动项目落地并对结果负责； 抗压能力强，具备良好的沟通能力和团队协作精神。
至少 3 年股票或期货市场量化策略研发的工作经验； 国内外知名高校本科及以上学历，具有理工科或金融工程等强定量背景； 扎实的数理统计基础，熟悉常见的统计建模、时序分析与机器学习方法； 熟练掌握 Python，具备良好的数据处理与分析能力。
参与量化交易相关系统的开发、部署和维护，支持策略研究与实盘交易； 负责交易系统和数据系统在生产环境中的运行保障，包括系统监控、问题排查和故障处理; 针对交易链路进行延迟分析与优化，持续降低系统端到端延迟。