招聘岗位：国泰君安证券2025年度博士后研究人员
招聘要求：
国泰君安证券2025年度博士后研究人员招聘简章
公司简介：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，连续16年获得中国证监会A类AA级监管评级。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。
博士后工作站简介：作为中国金融行业高端科研人才的孵化培养平台，我司博士后科研工作站秉承“人才是第一生产力”的人才开发理念，发掘和储备符合我司企业文化的高端专业人才，为公司前沿业务提供更多可转化的科研成果，为公司战略目标的达成贡献力量。自2015年建站以来，工作站培养在站博士后数名，分别服务于投行、债融、财富管理、研究与机构等主要业务条线及部门。
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。年龄不超过35周岁，身体健康。
3.具备全脱产在本站从事博士后研究工作的条件。
二、研究选题
1.算法交易策略研究（机构平台运营部）
专业背景：数学、统计学、人工智能等专业背景
研究方向：通过本课题的研究，对A股市场交易微观结构深入理解，以机器学习、神经网络、人工智能等技术，挖掘量化因子，结合历史数据回测和复盘，开发用于交易执行的拆单算法。
2.量化交易绩效分析（机构平台运营部）
专业背景：金融工程、数量经济学、大数据、人工智能等专业背景
研究方向：通过本课题的研究，研究各类量化交易策略的超额收益情况，随市场环境和政策周期变化趋势，通过量化交易绩效归因分析，构建纯α、全天候等策略模型，服务公司三大客群的资产配置需求。
3.人工智能驱动的全球资产配置：基金选择策略研究（信息技术部）
专业背景：金融工程专业背景
研究方向：本研究将通过结合如人工智能技术，基于全球多元的资产配置视角，探寻资产因子的挖掘与分析，并以科学的方法方式研究专业化的配置策略。最终目标提供一种新的视角和一系列资产配置工具，为基金选择、因子分析和资产配置等带来创新和突破。
4.威胁情报共享与抗量子密码等技术提升金融行业网络空间防护能力的应用研究（信息技术部）
专业背景：网络安全专业背景
研究方向：本课题通过利用大模型、人工智能和机器学习等技术对金融行业网络空间多源数据建立自动分类和关联分析模型，实时挖掘精准高效的威胁情报信息，并研究跨组织、跨领域威胁情报共享机制与隐私保护技术，通过研究威胁情报验证技术与方法建立金融行业威胁情报质量评估指标体系。研究抗量子密码攻击技术在金融行业应用，研究推进金融系统进行抗量子密码攻击迁移，提升金融网络安全技术防护能力。
5.数据安全保护策略研究（数据中心）
专业背景：数据安全、信息安全、隐私保护等专业背景
研究方向：本课题旨在深入研究数据安全保护技术，融合国际先进经验及国内金融行业特点，提出一套符合公司实际情况、能覆盖至分子公司的、场景丰富的数据安全保护策略，构建数据采集、存储、流通等环节的安全治理机制，同时通过数据安全监测及审计机制及时响应安全风险，实现数据安全与业务效率的平衡，推动金融业务的创新与发展。
本课题的研究重点包括：
（1）研究基于数据分类分级的敏感数据识别：在海量异构数据中全面精准识别敏感数据，结合自定义词典与自然语言处理模型等，构建适用于我司分类分级标准的敏感数据识别模型。
（2）研究数据共享动态保护框架与策略：全面分析数据共享使用安全风险，设计中台化架构下数据共享使用全过程动态保护框架。通过上下文感知决策、实时风险评估，动态调整访问控制策略，实现系统的细粒度权限管理。
（3）研究基于深度学习的数据交互异常识别：通过分析数据流量，从交互对象、流量、频次、逻辑等多个维度提取数据特征，绘制数据交互行为画像，并通过深度学习模型分析数据内容、用户操作行为，检测数据交互中的异常行为。
（4）研究终端数据使用延伸保护技术：实现终端侧用户查阅、操作、导出、外发数据等行为的安全控制，基于智能分析引擎检测终端访问异常行为。
课题成果应能工程化落地，能灵活响应技术发展和业务需求的变化，能针对统一场景统一适用、不同场景应势调整，能利用新兴技术的同时也能充分考量新兴技术下的数据安全保护方案，确保数据以及个人信息流通利用的安全、可用、高效。
三、报名方式
（1）应聘报名表；
（2）拟选课题研究计划书（3000-8000字）；
（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。