小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于机器学习与量化建模在金融科技领域的应用。具备扎实的Python/C++编程功底,熟悉证券交易机制与风控模型。曾在头部券商实习,参与高频交易策略研发,对数据敏感,致力于通过算法优化提升交易执行效率。

工作经历

量化策略研发实习生

中信证券

2025-07 - 2025-10
  • 基于Python重构部门原有的老旧回测框架,引入多进程并行计算,将单次全市场历史数据回测时间从4小时缩短至45分钟。
  • 协助导师清洗并处理TB级Level-2行情数据,设计异常值过滤算法,数据可用率提升至99.5%。
  • 参与开发日内T+0交易策略模块,利用随机森林模型预测短期价格波动,实盘模拟测试中夏普比率达到1.8。

算法竞赛核心队员

ACM校队

2023-09 - 2024-06
  • 负责动态规划与图论算法的专项训练与解题思路整理,带领队伍在区域赛中解决8道难题。
  • 优化团队代码模板库,将常用算法模块的调用效率提升20%,帮助队伍在ICPC亚洲区预选赛中获得银奖。

项目经历

基于深度学习的股票趋势预测系统

个人独立项目

2024-09 - 2025-01
  • 构建LSTM与Attention机制结合的混合神经网络模型,输入包含量价关系、宏观指标及新闻舆情等多维特征。
  • 使用C++编写高性能数据预处理接口,解决Python在大规模矩阵运算中的性能瓶颈,推理速度提升约3倍。
  • 在沪深300成分股数据集上进行验证,模型在测试集上的方向预测准确率达到62%,优于传统ARIMA基准模型。

高频交易订单簿仿真模拟器

校金融科技实验室

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现基于C++的限价订单簿(LOB)撮合引擎,支持每秒处理超过10万笔委托请求,延迟控制在微秒级。
  • 模拟不同市场微观结构下的交易行为,分析买卖价差分布规律,为团队提供流动性风险预警指标。
  • 项目成果被实验室采纳为教学演示工具,并在年度学术汇报中获得“最佳工程实践奖”。

教育背景

上海财经大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · MATLAB

机器学习与量化

TensorFlow · PyTorch · Scikit-learn · 量化回测 · 时间序列分析

金融知识

证券交易规则 · 衍生品定价 · 风险管理 · 高频交易策略

工具与平台

Linux · Git · Docker · Wind终端 · Bloomberg

技术类进阶2026/8/15

算法与模型研发工程师简历范文(证券/金融科技校招)

算法与模型研发工程师 证券/金融科技 应届生

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核心亮点

精准匹配证券/金融科技校招需求,突出算法与模型研发工程师岗位核心竞争力
深度展示机器学习与量化建模项目经验,体现Python/C++双语编程能力
针对应届生身份优化教育背景与实习经历,提升简历通过率

适用人群

本范文特别适合算法与模型研发工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出证券/金融科技 行业的核心竞争力。

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