1、構建和優化金融投研AI/量化模型。分析處理多模態金融市場數據，如美股財報、市場新聞、BTC價格、期權數據等；
2、了解經典RL算法，有在LLM或者傳統游戲等場景下成功訓練RL的經驗；動手能力強，熟悉VeRL、vLLM、Megatron等主流RL相關框架；
3、研發新的增強現有人類和合成數據（Synthetic Data）的生成方法和流程，以優化數據質量。
4、運用機器學習模型結合因子數據，組合各類因子，研發期貨短周期量化交易模型與策略。
5.跟蹤深度學習、強化學習AI應用的發展方向，深入研究各類統計和機器學習方法，開展量化策略模型研究，優化模型預測能力與泛化性;