国泰君安证券2021年度博士后招聘简章
国泰君安证券股份有限公司是中国证券行业长期、持续、全面领先的综合金融服务商。国泰君安跨越了中国资本市场发展的全部历程和多个周期，始终以客户为中心，深耕中国市场，为个人和机构客户提供各类金融服务，确立了全方位的行业领先地位。2008年至2020年连续十三年获得中国证监会券商分类A类AA级评价。公司有着浓厚的创新文化和环境，公司博士后科研工作站提供了优越的科研条件，指导专家力量雄厚。工作站已于2021年3月结束第一轮博士后招聘，现面向海内外开展2021年度第二轮博士后研究人员招聘。
一、基本条件
1.具有良好的政治思想素质和道德水准，遵守中国法律，无违法违纪行为。
2.年龄不超过35周岁，身体健康；近三年在国内外知名大学获得博士学位，或将于2022年6月前毕业的博士研究生，所学专业与博士后研究课题相关。
3.具备全脱产在本站从事博士后研究工作的条件。
4.具备较强科研能力与英语水平，具有敬业精神和团队合作能力，能尽职尽责完成博士后研究工作；具有课题要求的相关金融或产业从业经验者优先考虑。
二、研究方向和课题
1. 融资融券对证券市场的影响研究（融资融券部）
专业背景：金融学、金融工程、数量经济学等专业背景
课题概况：对比海内外证券市场融资融券业务发展历程，结合理论与实务，定性、定量研究分析融资融券业务对于证券市场的流动性、波动性、定价效率等方面的影响。并借鉴海外市场经验，结合国内融资融券业务发展特点，提出相关政策意见。
2. 融资融券交易机制下的量化策略应用研究（融资融券部）
专业背景：数学、金融工程、数理金融等专业背景
课题概况：结合国内对冲基金和融资融券业务的发展历程，对比海外市场发展情况，研究在融资融券交易机制下的量化策略的应用前景。
3. 数量化资产配置研究——基于改进Black-Litterman模型的证券资产配置研究（私人客户部）
专业背景：金融学、管理科学与工程、数量经济学等专业背景
课题概况：通过本课题的立项，对数量化资产配置模型展开研究，这些研究大多是吸收了国外的数量化模型，但中国市场毕竟有别于国外市场，探索改进国外成熟的数量化模型，并应用于中国证券市场的方法。
4. 国内私人银行离岸金融业务发展策略研究——立足打造全球资产配置能力（私人客户部）
专业背景：金融学、管理科学与工程、数量经济学等专业背景
课题概况：通过对本课题的研究，从离岸金融的概念与特征出发，分析私人银行离岸金融业务内容、优势及发展趋向的基础上，深入论证着手布局离岸金融的必要性，结合宏观经济形势和各私行业务实际 ，提升离岸金融服务水平,全方位塑造全球资产配置能力，真正伴随客户“走出去”。
5. 人工智能在智能投顾服务模式延展及赋能中的应用与实践（数字金融部）
专业背景：计算机、管理科学与工程、金融工程等专业背景
课题概况：通过本课题的研究，利用人工智能、NLP、深度学习等前沿技术，通过梳理投顾的工作模式，结合君弘灵犀，探索人机交互方式的顾问式服务，实现客户投资需求的精准洞察、意图准确识别、投资理财内容组织、服务过程和效果评估，扩大广谱客户伴随式投顾服务的覆盖，赋能传统投顾实现降本增效。
6. 国内证券市场多交易品种混合算法交易应用和趋势研究（数字金融部）
专业背景：数学、金融学、金融工程、数理统计、投资学等专业背景
课题概况：通过本课题的研究，对国内市场股票、港股通、期货、期权算法交易进行系统的梳理分析，结合公司高频客户的深度调研，提出具有实际应用价值的算法交易策略。同时，结合国际市场算法交易发展和国内交易市场机制，提出可行的算法交易发展策略和方案。
7. 证券公司客户投资行为研究及客群分层策略（数字金融部）
专业背景：行为金融学、统计学等，熟练掌握Python/R语言进行数据分析挖掘，熟悉常用的SQL数据库语言
课题概况：本课题通过挖掘投资客户实际交易及业务数据，对证券公司客户投资行为进行深入分析，洞察不同投资客群的偏好、风格和成长路径，开发基于行为金融学的交易投资策略；同时结合公司实际的运营资源，形成贴合业务的客群分层策略，最终实现切合证券行业的客群运营策略和运营模式。
8. 财富管理发展：金融产品和工具创新创设研究（金融产品部）
专业背景：金融学、管理科学与工程、数量经济学等专业背景
课题概况：财富管理业务在中国开展的时间较短,金融产品和工具在财富管理中的作用和基础性地位研究不足。本课题拟通过从金融产品和工具创新的角度，借鉴欧美发达市场经验的基础上，分析并提出与国内财富管理行业发展相适应的产品和工具创新创设建议。
9. 大类资产配置策略（研究所）
专业背景：经济学、金融学复合专业背景
课题概况：以全球为背景，在深入研究中国宏观经济以及各类金融市场的基础上，经与境内大型投资机构充分沟通，建立大类资产配置的研究体系。
10. 大类资产配置模型构建（研究所）
专业背景：金融学、金融工程或者数量复合专业背景
课题概况：结合全球主权基金、国际养老金机构的实践以及最新学术前沿的关于大类资产配置的研究，在与境内机构充分沟通的基础上，形成配置指标体系，开发符合中国资产管理机构可适用的资产配置模型。
11. 基金组合配置策略（研究所）
专业背景：金融学、金融工程或者数量复合专业背景
课题概况：建立各类公募基金和私募基金的研究和评价体系，结合大类资产配置的基础原则和方向，构建基金组合配置的策略体系。
12. 量化投资策略（研究所）
专业背景：金融学、金融工程或者数量复合专业背景
课题概况：从事量化策略以及指数基金和各类权益衍生工具的研究工作，在与投资机构充分沟通的基础上，构建境内资本市场可适用的量化投资策略。
13. 电子产业研究（研究所）
专业背景：电子信息工程、微电子、电气工程及自动化等相关专业背景
课题概况：结合投行与投资业务开展的实际需求，对半导体、汽车电子、消费电子等电子产业重点领域上下游进行深度梳理，剖析产业发展的内在逻辑与未来方向，为赛道布局和标的筛选提供支撑。
14. 通信产业研究（研究所）
专业背景：通信工程、网络工程、信息安全等相关专业背景
课题概况：结合投行与投资业务开展的实际需求，对5G、光通信、物联网、网络安全等通信产业重点领域上下游进行深度梳理，剖析产业发展的内在逻辑与未来方向，为赛道布局和标的筛选提供支撑。
15. 计算机产业研究（研究所）
专业背景：计算机科学、软件工程、信息与计算科学等相关专业背景
课题概况：结合投行与投资业务开展的实际需求，对工业互联网、人工智能、云计算、大数据、区块链等计算机产业重点领域上下游进行深度梳理，剖析产业发展的内在逻辑与未来方向，为赛道布局和标的筛选提供支撑。
16. 医药健康产业研究（研究所）
专业背景：生物制药、药学、生命科学、生物医学工程、医学等相关专业背景
课题概况：结合投行与投资业务开展的实际需求，对创新药、医疗器械、医疗服务、生物技术等医药健康产业重点领域上下游进行深度梳理，剖析产业发展的内在逻辑与未来方向，为赛道布局和标的筛选提供支撑。
17. 材料产业研究（研究所）
专业背景：化学、材料科学、化学工程等相关专业背景
课题概况：结合投行与投资业务开展的实际需求，对金属材料、5G通信相关材料、新能源相关材料、半导体材料、前沿新材料等领域进行深度梳理，剖析产业发展的内在逻辑与未来方向，为赛道布局和标的筛选提供支撑。
18. 新材料、新能源研究（战略客户部）
专业背景：材料科学、能源科学等专业背景
课题概况：通过本课题的研究，对新材料、新能源行业内企业及其业务进行持续深入的研究，形成行业、公司深度报告等研究成果，助力该行业战略客户的开发和持续服务。
19. 生物医药研究（战略客户部）
专业背景：生物学、生物工程等专业背景
课题概况：通过本课题的研究，对生物医药行业内企业及其业务进行持续深入的研究，形成行业、公司深度报告等研究成果，助力该行业战略客户的开发和持续服务。
20. 专项经济金融政策类课题研究（区域经济规划、国资市值管理等）（战略客户部）
专业背景：区域经济学、产业经济学、金融学、管理科学与工程等专业背景
课题概况：通过本课题的研究，针对具体政策类研究课题需求，撰写并交付相应的研究报告，助力政府类战略客户的开发和持续服务。
21. 人工智能技术在金融交易中的应用（证券衍生品投资部）
专业背景：数学、物理、统计学、计算机及人工智能相关专业
课题概况：通过本课题的研究，探索各类人工智能技术在金融交易中的应用前景，包括特征工程的构造、训练网络的优化以及交易体系的建立，从而对金融大数据问题进行深入研究，并设计具有实际交易制度意义的预测模型。
22. 信用风险识别与高收益固收类资产投资定价研究（固定收益外汇商品部）
专业背景：有会计/财务专业基础，并具有数学/计算机/金融工程相关背景
课题概况：通过课题的研究，能够建立起一套对高收益债投资的定价体系，并设计建设相应的投资辅助的系统。
23. 利率衍生品交易策略研究（固定收益外汇商品部）
专业背景：理工科、金融学、金融工程等专业背景
课题概况：通过本课题的研究，对常见的利率衍生品交易策略进行梳理分析，建立交易策略库，从实战的角度，提出在不同市场环境下合适的、胜率较高的利率衍生品交易策略。
24. 二代算法交易（数据中心）
专业背景：应用数学、理论物理、计算机、高级数理经济学、金融工程、自动控制等专业，要求能熟练阅读英文文献，掌握随机控制理论、时间序列分析、数理统计分析等内容
课题概况：二代算法可以视为一代VWAP、TWAP等经典算法的一种拓展，由Robert Almgren及Neil Chriss的价格冲击模型发展而来。通过本课题的研究，借鉴国内外同行在这方面的工作，对二代算法的理论框架及应用的现状做一个梳理，确立可行的应用方案。 再对国内市场的高频交易历史数据进行数理统计分析，确立价格冲击函数。 利用随机最优控制的理论框架来建模预测临时冲击和永久冲击对市场价格的影响，并基于此计算最优拆单策略。 最终将该策略运用于实际交易，减低交易执行成本。
25. 智能运维算法的研究与实践（数据中心）
专业背景：计算机、应用数学相关专业，要求能熟练阅读英文文献，掌握凸优化、时间序列分析、数理统计分析等内容
课题概况：智能运维旨在通过时间序列分析、机器学习、深度学习等技术，解决运维领域中的指标异常检测、日志异常分析、故障定位、根因分析、容量规划、流程优化等运维难题。通过本课题的研究，结合运维大数据，探索智能运维体系，提出研究方向，设计和实现智能算法来解决实际问题，并能结合基础技术架构将算法进行工程化落地，促进运维效能提升。
三、报名方式
1.请申请人将简历发送到国泰君安证券博士后科研工作站联系人邮箱，通过初筛的申请人将会收到应聘报名表。
在截止日前，请申请人将以下报名材料以邮件形式发送至联系人邮箱，邮件主题请采用“2021博后申请-姓名-毕业学校-专业”的格式。
（1） 应聘报名表；
（2） 拟选课题研究计划书（3000-8000字）；
（3） 博士研究生毕业证书和学位证书扫描件，应届毕业生提供相关证明；
（4） 两位本学科博士生导师的推荐信，其中一位为本人读博期间导师。
2.本工作站采取“公开招收、严格选拔、择优录取”的原则，公开、公平、公正地招收博士后研究人员。本站对报名材料进行审核，审核合格者将在上海参加面试，具体时间将另行通知。
四、联系方式
联系人：周老师
联系电话：021-38032797
邮箱：postdoctor@gtjas.com（邮件内容不超过10M）
报名截止时间：2021年4月30日
