AI量化应用工程师（Kronos/OpenClaw方向）

该职位来源于猎聘 岗位职责： 1. Kronos时序预测模型应用与微调 ： 1.1 调用并优化Kronos等金融时序基础模型，针对股票、指数等标的进行价格走势、波动率等预测任务。 1.2 进行模型微调和提示工程，提升预测在特定市场（如A股、港股）和特定周期（短线、中线）的准确性。 1.3 评估模型输出质量，结合回测结果持续迭代预测策略。 2. OpenClaw智能体流程编排 ： 2.1 基于OpenClaw框架构建自动化投研工作流，实现数据采集→模型预测→结果分析→报告生成的全流程自动化。 2.2 开发和封装自定义Skill（如财经数据抓取、舆情分析、财报解析），扩展OpenClaw的金融场景能力。 2.3 设计智能体的意图识别和任务拆解逻辑，使系统能根据自然语言指令自动执行预测任务。 3. 多模型协同与结果融合： 3.1 将Kronos的时序预测能力与OpenClaw调用的其他AI能力（如NLP情感分析、新闻摘要）进行协同，提升预测的综合性和鲁棒性。 3.2 设计预测结果的呈现逻辑，输出清晰、可解释的分析报告，供内部投研团队参考。 4. 预测系统的工程化落地 ： 4.1 负责预测系统的API开发和集成，确保模型输出能够稳定接入内部数据平台或决策系统。 4.2 进行性能监控和异常处理，保障预测服务的稳定运行。 4.3 编写技术文档和使用指南，赋能团队其他成员使用预测系统。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、金融工程、数学、统计学等相关专业。 2. 两年以上Python开发经验，熟练掌握Pandas、NumPy等数据处理工具，熟悉Linux环境。 3. 熟悉SQL和至少一种NoSQL数据库，能够高效处理金融数据。 4. 模型应用能力（核心）： 4.1有时序预测模型实际调用经验：熟悉Transformer、LSTM等时序模型，有调用或微调过金融时序模型（如Kronos、Chronos等）的经验。 4.2 熟悉大模型API调用：有调用主流大模型（如千问、GPT、ChatGLM等）API的经验，精通Prompt工程，能够针对预测任务设计有效的提示词 。 4.3 具备模型评估意识：了解过拟合、幸存者偏差、前视偏差等量化陷阱，能够设计严谨的验证流程评估预测效果。 5. 智能体框架经验 ： 5.1熟悉至少一种Agent框架：有OpenClaw、LangChain、Dify、AutoGen等智能体框架的实际使用经验。 5.2 能够进行流程编排：理解智能体的任务拆解、工具调用、状态管理等机制，能够设计多步骤自动化工作流。 5.3 有Skill开发经验者优先：能够基于业务需求封装自定义工具或API供智能体调用。 6. 金融理解力 ： 6.1 了解股票市场基本概念和常见技术指标，对量化投资有基础认知。 6.2 有金融数据（行情数据、财报、舆情）处理经验者优先。 6.3 对“预测仅是参考”有清醒认知，注重风险和价值输出。 7. 软素质： 7.1 具备较强的工程落地能力，能独立完成从需求到交付的全流程。 7.2 逻辑清晰，善于沟通，能够向非技术人员解释模型输出结论。 7.3保持学习热情，跟踪AI+金融领域的最新工具和模型进展。