金融时序预测算法实习生

● 与团队一同探索并应用最前沿的AI技术，特别是时间序列分析算法、时间序列大模型，开展创新性研究和实验。 ● 构建并完善时序深度学习算法，用于分析和预测复杂的金融时间序列数据。 ● 设立和完善算法评估标准，确保研究成果的科学性、实用性和严谨性。 ● 紧密关注AI领域，尤其是时序分析、金融时序预测中的最新进展，持续优化并升级研究方法和模型。

● 计算机及相关专业研究生和博士，特别优秀的本科生也欢迎申请。 ● 具有扎实的编程功底和深度学习/机器学习基础，熟练掌握 PyTorch，能够基于框架快速开发和实现各类前沿深度学习模型，具备创新能力，对模型做改进和调优； ● 对AI在复杂数据序列分析，特别是在金融时间序列的应用感兴趣，能动性强，有强烈意愿做出高水平工作，愿意研究解决AI与数据分析结合的核心问题。 ● 有时序分析预测或相关技术领域顶级会议/期刊论文发表经验或知名开源项目贡献经验者优先。