一、博士后工作站簡介
作為中國金融行業(yè)高端科研人才的孵化培養(yǎng)平臺，
01基本條件
1.具有良好的思想政治素質(zhì)和道德水準，遵守中國法律，無違法違紀行為。年齡不超過35周歲，身體健康。
2.近三年(不早于2021年)在國內(nèi)外大學獲得博士學位，或2024年應屆博士研究生，所學專業(yè)與博士后研究課題相關(guān)。
3.具備全脫產(chǎn)在本站從事博士后研究工作的條件。
4.具備較強的學習能力、科研能力與英語水平，具有敬業(yè)精神和團隊合作能力，能盡職盡責完成博士后研究工作；具有課題要求的相關(guān)金融或產(chǎn)業(yè)從業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。
02研究選題
1.人工智能技術(shù)在FICC投研和多資產(chǎn)策略指數(shù)構(gòu)建中的應用研究（固定收益外匯商品部）
專業(yè)背景：人工智能、數(shù)量經(jīng)濟學、計算機科學、物理學、金融數(shù)學與金融工程等專業(yè)背景。
研究方向：通過本課題的研究，系統(tǒng)梳理人工智能技術(shù)在國內(nèi)外資產(chǎn)管理和FICC領域的應用情景；深入研究國內(nèi)外領先指數(shù)機構(gòu)的發(fā)展歷程、業(yè)務特征及最新趨勢；追蹤復制大模型等前沿人工智能技術(shù)在FICC投研領域的信息感知、知識發(fā)現(xiàn)、交易增強、智能決策等方面的創(chuàng)新創(chuàng)造；分析總結(jié)包括海外主權(quán)投資機構(gòu)、保險資管、銀行資管等不同類型機構(gòu)在指數(shù)化投資上的需求特征；梳理結(jié)合宏觀經(jīng)濟周期與多資產(chǎn)配置趨勢的理論方法；研究探索人工智能技術(shù)在FICC投研、策略指數(shù)構(gòu)建、智能投顧、風格化投資與被動投資等方面的應用場景及未來發(fā)展。推動人工智能技術(shù)在FICC平臺上的場景落地與融合，構(gòu)建具有中國特色的指數(shù)體系和指數(shù)產(chǎn)品，助力上海全球金融資源配置功能的發(fā)揮與能級提升，服務資管新規(guī)時代下的機構(gòu)與個人投資管理需求。
2.人工智能算法賦能債券交易（固定收益外匯商品部）
專業(yè)背景：金融工程、計算機、人工智能、統(tǒng)計學等專業(yè)背景。
研究方向：通過本課題的研究，從多個維度探索如何利用人工智能算法賦能債券交易。例如從客戶歷史成交記錄、交易員聊天記錄、客戶的基礎信息、債券基礎信息等全方面挖掘各項特征，構(gòu)建協(xié)助匹配潛在債券交易客戶的推薦算法;運用深度強化學習理論，訓練具備根據(jù)當前市場環(huán)境和賬戶資金持倉等情況，自主持續(xù)學習調(diào)整策略能力的模型，進行二級市場投資，輔助交易決策。
3.國際非集中清算衍生品交易履約保障機制研究及境內(nèi)衍生品履約保障機制探索（固定收益外匯商品部）
專業(yè)背景：金融學、法律等專業(yè)背景。
研究方向：通過研究國際非集中清算衍生品市場發(fā)展、現(xiàn)狀及履約保障機制，總結(jié)成熟市場可借鑒經(jīng)驗，并結(jié)合國內(nèi)金融衍生品市場特征、法律環(huán)境等探索境內(nèi)履約保障機制的可能發(fā)展趨勢。
4.宏觀經(jīng)濟增長、周期以及政策組合研究（研究所）
專業(yè)背景：經(jīng)濟學、金融學專業(yè)背景。
研究方向：宏觀研究定位于服務投資策略與配置組合的搭建，要厘清增長、周期或政策組合變化對國內(nèi)投資環(huán)境與投資策略的影響。需要以全球視野對中國經(jīng)濟增長、周期或財政、貨幣、區(qū)域與產(chǎn)業(yè)政策的熱點問題構(gòu)建分析框架。特別強調(diào)在新發(fā)展階段，框架要納入新興產(chǎn)業(yè)、新結(jié)構(gòu)特征（人口、資源）以及新政策導向（碳中和、共同富裕）等要素。
5.大類資產(chǎn)配置策略（研究所）
專業(yè)背景：經(jīng)濟學、金融學復合專業(yè)背景。
研究方向：以全球長線資金發(fā)展格局為背景，結(jié)合國內(nèi)外最新學術(shù)與業(yè)界做法，在深入研究中國宏觀經(jīng)濟以及各類金融市場的基礎上，經(jīng)與境內(nèi)大型投資機構(gòu)充分溝通，建立大類資產(chǎn)配置的研究體系。
6.大類資產(chǎn)配置模型構(gòu)建（研究所）
專業(yè)背景：金融學、金融工程、計算機、數(shù)學等復合專業(yè)背景。
研究方向：通過數(shù)量化模型和方法，為投資機構(gòu)提供大類資產(chǎn)配置策略和建議。研究內(nèi)容涉及量化資產(chǎn)配置模型、量化擇時系統(tǒng)、量化行業(yè)配置、因子投資、業(yè)績歸因與風險管理等。
7.基金組合配置策略（研究所）
專業(yè)背景：金融學、金融工程或者數(shù)量復合專業(yè)背景。
研究方向：建立各類公募基金和私募基金的研究和評價體系，結(jié)合大類資產(chǎn)配置的基礎原則和方向，構(gòu)建基金組合配置的策略體系。
8.量化投資策略（研究所）
專業(yè)背景：金融學、金融工程或者數(shù)量復合專業(yè)背景。
研究方向：從事量化策略以及指數(shù)基金和各類權(quán)益衍生工具的研究工作，在與投資機構(gòu)充分溝通的基礎上，構(gòu)建境內(nèi)資本市場可適用的量化投資策略。
9.區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究（研究所）
專業(yè)背景：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、區(qū)域經(jīng)濟學、金融學、統(tǒng)計學、數(shù)量經(jīng)濟學、環(huán)境經(jīng)濟學、管理科學與工程、技術(shù)經(jīng)濟與管理、大數(shù)據(jù)分析等相關(guān)專業(yè)背景。
研究方向：區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究定位于智庫研究，聚焦京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等重點區(qū)域，順應國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，推動金融助力實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，涉及產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、區(qū)域集群、金融支持以及其他重大議題（科技創(chuàng)新、碳中和、ESG、國資國企改革等）。
10.新一代信息科技產(chǎn)業(yè)研究（研究所）
專業(yè)背景：集成電路微電子、計算機科學、通信工程、軟件工程、電子信息工程、網(wǎng)絡工程、人工智能、云計算等相關(guān)專業(yè)背景。
研究方向：新一代信息科技產(chǎn)業(yè)研究定位于服務投資銀行、PE和VC等一級市場投融資業(yè)務，涉及集成電路設計、制造、封測等關(guān)聯(lián)領域中的前沿（Chiplet、存算一體、先進封裝等）與“卡脖子”技術(shù)、新一輪信息科技（AIGC、XR元宇宙等）底層至應用層的相關(guān)前沿技術(shù)（高速通信、自動駕駛、信創(chuàng)、IoT、軟件定義等）及新興交叉領域。
11.高端制造產(chǎn)業(yè)研究（研究所）
專業(yè)背景：機械工程、控制科學與工程、電子科學與技術(shù)、計算機科學、電氣工程、光學工程、車輛工程、船舶與海洋工程、航空宇航科學與技術(shù)、機器人、人工智能等相關(guān)專業(yè)背景。
研究方向：高端制造產(chǎn)業(yè)研究定位于服務投資銀行、PE和VC等一級市場投融資業(yè)務，涉及裝備制造數(shù)字化、機器人、工業(yè)母機、人工智能、半導體裝備、新能源裝備、農(nóng)機裝備、船舶與海洋工程裝備等高端裝備以及關(guān)鍵核心零部件領域。
12.新一代材料產(chǎn)業(yè)研究（研究所）
專業(yè)背景：材料科學與工程、化學科學與工程、物理學、生物學、環(huán)境科學與工程等相關(guān)專業(yè)背景。
研究方向：新一代材料產(chǎn)業(yè)研究定位于服務投資銀行、PE和VC等一級市場投融資業(yè)務，涉及新能源材料、電子信息材料、生命生物材料等先進基礎材料、關(guān)鍵戰(zhàn)略材料、前沿新材料諸多領域。
13.新能源與智能汽車產(chǎn)業(yè)研究（研究所）
專業(yè)背景：能源動力、能源化學、能源材料、能源電力、能源經(jīng)濟、能源工程、化學工程、車輛工程、電氣工程等相關(guān)專業(yè)背景。
研究方向：新能源與智能汽車產(chǎn)業(yè)研究定位于服務投資銀行、PE和VC等一級市場投融資業(yè)務，涉及動力電池、儲能電池、光伏電池、氫能制—儲—運—用—加全產(chǎn)業(yè)鏈、燃料電池系統(tǒng)、新能源汽車、車網(wǎng)互動、汽車智能系統(tǒng)、智能駕駛、分布式能源綜合利用、智慧能源等領域。
14.大模型在證券行業(yè)的應用研究與實踐（信息技術(shù)部）
專業(yè)背景：計算機、人工智能、金融工程、管理科學與工程等專業(yè)背景。
研究方向：通過本課題的研究，旨在探索大模型在證券行業(yè)領域的應用，借鑒國內(nèi)外前沿研究成果，并利用金融資訊、公告、研報、法律法規(guī)制度、投行底稿、客服問答、業(yè)務知識庫等行業(yè)語料庫，構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量可信訓練數(shù)據(jù)集；研究并采用SFT和RLHF等微調(diào)方案，基于通用基礎大模型構(gòu)建適應證券行業(yè)領域的大模型，以應對行業(yè)內(nèi)高度專業(yè)化和復雜的應用場景，并提高在證券行業(yè)領域內(nèi)文本理解、文本生成的準確性。同時關(guān)注模型的安全、可信，確保模型在應用過程中的數(shù)據(jù)隱私和安全；最終研究大模型在證券行業(yè)風控、投顧、投研、營銷、數(shù)字職場等具體場景中的應用，為證券行業(yè)提供有力的支持和賦能，推動業(yè)務發(fā)展。
15.規(guī)模金融時序圖譜在異常交易行為監(jiān)測中的應用研究（信息技術(shù)部）
專業(yè)背景：計算機、人工智能、金融工程、管理科學與工程等專業(yè)背景。
研究方向：通過本課題的研究，結(jié)合海量、多源、異構(gòu)、動態(tài)、多樣的投資交易行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建大規(guī)模的投資者交易行為時序知識圖譜。針對投資者交易行為的時序化演進，研究大規(guī)模知識圖譜的智能知識融合和動態(tài)更新技術(shù)；研究分布式的超大規(guī)模知識圖譜存儲和查詢技術(shù)，實現(xiàn)圖譜數(shù)據(jù)的秒級查詢，最后研究如何將大規(guī)模金融時序知識圖譜應用于場外配資等新型異常交易行為的智能監(jiān)測識別，解決新型異常交易行為難以有效識別的問題，為實現(xiàn)證券市場交易的智能化監(jiān)管提供技術(shù)支撐。
16.基于分布式進化算法的因子挖掘研究（數(shù)據(jù)中心）
專業(yè)背景：計算機科學與技術(shù)、軟件工程、數(shù)量經(jīng)濟學、金融工程、物理學、數(shù)學等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：通過研究使用進化算法等策略方法，從大量金融市場數(shù)據(jù)中挖掘具有資產(chǎn)價格或回報預測能力的因子。至少實現(xiàn)以下一個目標：
目標一：開發(fā)實現(xiàn)能夠在分布式計算環(huán)境中運行的因子挖掘算法。通過分布式計算，以便在大規(guī)模集群計算上處理大數(shù)據(jù)集，加快因子挖掘的速度，確保算法的高效和可擴展性。
目標二：開發(fā)實現(xiàn)能夠有效發(fā)現(xiàn)和評估金融市場因子的分布式進化算法。因子是金融市場中影響投資決策的關(guān)鍵變量，通過用分布式進化算法，從大量的金融市場數(shù)據(jù)中挖掘出有效因子，幫助投資者優(yōu)化投資組合。
17.基于FPGA的ETF做市策略研究（數(shù)據(jù)中心）
專業(yè)背景：計算機科學與技術(shù)、軟件工程、數(shù)量經(jīng)濟學、金融工程、物理學、數(shù)學等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：
18.基于AI能力的運維模型創(chuàng)新研究（數(shù)據(jù)中心）
專業(yè)背景：計算機科學與技術(shù)、軟件工程、統(tǒng)計學等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：研究前沿AI技術(shù)在運維領域的深度應用，打造金融科技與未來業(yè)務發(fā)展相匹配的精益運維服務體系。研究場景包括但不限于：
海量指標異常檢測算法增強模式研究：對指標異常檢測算法進行針對性的增強以提高算法性能，解決海量指標全量異常檢測的性能瓶頸，提升指標異常檢測準確率；
故障預測算法研發(fā)與應用：收集和處理運維對象歷史運行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，利用故障模型訓練、特征識別和演化規(guī)律，得出故障數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，預測系統(tǒng)故障趨勢，幫助運維管理員提前做好風險防范和處置；
運行健康度實時評估模型設計：構(gòu)建自下而上的應用系統(tǒng)健康度實時評估模型，基于業(yè)務指標、性能指標、告警級別、告警趨勢、關(guān)聯(lián)應用監(jiān)控等多維度，對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行有效評估；
全鏈路智能根因分析模型研究：基于指標異常檢測結(jié)果、關(guān)聯(lián)及調(diào)用鏈依賴關(guān)系、告警聚類結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)構(gòu)建分析算法，結(jié)合專家經(jīng)驗，在異常出現(xiàn)時快速推薦可能根因；
融合知識圖譜和大語言模型的融合模型研究：將結(jié)構(gòu)化的顯性運維知識圖譜與大語言模型結(jié)合，指導大語言模型生成更準確的答案或推理結(jié)果；通過使用大語言模型，自動從文本中抽取新的知識并將其添加到知識圖譜中，從而增加運維知識圖譜的完整性和涵蓋范圍。
19.半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）
專業(yè)背景：微電子、光電、自動化、光學、物理學、材料科學與工程等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：半導體產(chǎn)業(yè)研究定位于服務股權(quán)投資業(yè)務，涉及半導體材料、設備、EDA/IP、設計、制造、封測以及下游應用等領域，研究產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢以及下游應用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細分賽道領先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。
20.信息科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）
專業(yè)背景：電子信息、計算機、通信、控制工程、應用數(shù)學、機械電子工程等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：信息科技產(chǎn)業(yè)研究定位于服務股權(quán)投資業(yè)務，涉及基礎軟件、工業(yè)軟件、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、衛(wèi)星通信、智能制造、機器人、大數(shù)據(jù)與人工智能、元宇宙、量子計算等相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢和下游應用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細分賽道領先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。
21.全球科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究（創(chuàng)投公司）
專業(yè)背景：數(shù)理統(tǒng)計、計算機科學與技術(shù)、電子信息科學與技術(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移、應用經(jīng)濟學、管理科學與工程等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：全球科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策研究，利用大數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析等手段開展全球科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究。
22.人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘在產(chǎn)業(yè)中的應用研究（創(chuàng)投公司）
專業(yè)背景：數(shù)理統(tǒng)計、計算機科學與技術(shù)、電子信息科學與技術(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移、應用經(jīng)濟學、管理科學與工程等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：用人工智能技術(shù)挖掘上下游產(chǎn)業(yè)鏈信息，通過大數(shù)據(jù)建模進行產(chǎn)業(yè)鏈分析、資源匹配、企業(yè)評估等，形成對全產(chǎn)業(yè)節(jié)點及科技創(chuàng)新資源的動態(tài)分析和趨勢預測。
23.新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）
專業(yè)背景：材料、化學、能源、電機、環(huán)境、物理、機械、自動化等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：新能源產(chǎn)業(yè)研究定位于服務股權(quán)投資業(yè)務，涉及儲能、氫能、光伏、風電以及新能源汽車等產(chǎn)業(yè)領域及細分方向，研究產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢以及下游應用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細分賽道領先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。
24.新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）
專業(yè)背景：材料、化學、能源、環(huán)境、物理、機械、自動化等相關(guān)專業(yè)。
研究方向：新材料產(chǎn)業(yè)研究定位于服務股權(quán)投資業(yè)務，涉及關(guān)鍵戰(zhàn)略材料、特種功能材料以及在新能源、節(jié)能降碳環(huán)保領域的材料創(chuàng)新應用等方向，研究產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢以及下游應用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細分賽道領先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。
25.全球化產(chǎn)業(yè)鏈建設和“一帶一路”沿線產(chǎn)業(yè)布局機會的研究（期貨公司）
專業(yè)背景：經(jīng)濟學、金融學、管理科學與工程、物流等專業(yè)背景。
研究方向：通過本課題的研究，對制造業(yè)升級轉(zhuǎn)型和打造全球化產(chǎn)業(yè)鏈大背景下的“新”產(chǎn)業(yè)布局進行系統(tǒng)的梳理分析，拆分并定義驅(qū)動重要商品及產(chǎn)業(yè)變化的因素，如供給、需求、情緒或估值因素，而后對特定宏觀環(huán)境下驅(qū)動商品價格因素進行歸因和預判，為金融支持大宗商品定價權(quán)找尋合理路徑，進而找尋“一帶一路”沿線新的產(chǎn)業(yè)布局機會。
26.宏觀周期與衍生品投資研究（期貨公司）
專業(yè)背景：金融學、金融工程、統(tǒng)計學、經(jīng)濟學等相關(guān)背景。
研究方向：本課題通過對經(jīng)濟周期和基本面的分析，結(jié)合量化模型等方式確定大類資產(chǎn)中衍生品投資比例以及運用，進一步優(yōu)化現(xiàn)有大類資產(chǎn)配置模型和組合，并圍繞投資組合的尾部風險，提出利用期貨、期權(quán)及衍生品工具進行風險管理。
27.基于碳足跡模型，碳金融在實體經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展中的創(chuàng)新型功能研究（期貨公司）
專業(yè)背景：環(huán)境工程專業(yè)、管理科學與工程、金融學背景。
研究方向：通過本課題的研究，對碳金融的發(fā)展歷程和演變路徑進行整理，對碳足跡構(gòu)建模型，梳理全球氣候政策對新能源、金屬、石化等重點行業(yè)在宏觀政策、實體經(jīng)濟發(fā)展、國際貿(mào)易等方面的影響，以及我國如何通過碳金融助力期貨市場綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。
03報名方式
1.請申請人將簡歷發(fā)送至國泰君安證券博士后科研工作站郵箱，郵件主題請采用：2024年博后申請-姓名-畢業(yè)學校-意向課題序號 。通過初篩后將會收到應聘報名表。
2.通過初篩的申請人請在截止日前提交以下報名材料：
（1）應聘報名表；
（2）擬選課題研究計劃書（3000-8000字）；
（3）博士研究生畢業(yè)證書和學位證書掃描件，應屆畢業(yè)生提供相關(guān)證明；
（4）兩位本學科博士生導師的推薦信，其中一位為本人讀博期間導師。
3.本工作站采取“公開招收、嚴格選拔、擇優(yōu)錄取”的原則，公開、公平、公正地招收博士后研究人員。本站對報名材料進行審核，審核合格者將在上海參加面試，具體時間將另行通知。
04聯(lián)系方式
聯(lián)系人：
聯(lián)系電話：021-38032797
郵箱：postdoctor@gtjas.com（郵件內(nèi)容不超過
截止日期：
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