你想要利用几乎无限的计算能力来解决金融领域的重大问题吗？
G-Research 是一家领先的定量研究和技术公司，在伦敦和达拉斯设有办公室。我们自豪地雇佣了一些该领域最优秀的人才，并在一个充满活力、灵活且高度激励的文化中培养他们的才能，在这里，世界级的创意得以发展和奖励。
该职位位于我们新开的 Soho Place 办公室——于 2023 年开幕——位于伦敦市中心的心脏地带，是我们的研究实验室的所在地。
职位描述
我们的研究人员面临一个挑战：每天都要驳斥有效市场假说。这要求他们利用强大的计算能力，并使用最先进的机器学习技术——这些技术在最近的会议上发布或完全在内部开发——因为教科书方法无法击败竞争对手。
机器学习是开发成功投资管理策略的核心；它是我们整体表现和成功的核心驱动力之一。机器学习长期以来一直是 G-Research 的关键工具，我们的团队中有多位在 ICML 和 NeurIPS 会议上发表过论文的研究人员。
我们的机器学习从业者拥有大量（清洁）数据和几乎无限的计算能力，他们被激励去探索前沿，寻找 1% 的差异。与纯粹的问题不同，我们的研究人员能够获得近乎即时的反馈，以绝对数字的形式展现成功，这对业务有直接的影响。
作为一个团队，我们阅读该领域的最新出版物，并在我们充满活力、协作的研究社区中讨论这些内容，并参加全球领先的会议，如 NeurIPS 和 ICML。
在这个研究职位上，你将能够在学术环境中使用真实数据开发和测试你的想法。
我们在寻找谁？
理想的候选人将具备：
• 拥有机器学习或相关学科的研究生学位，或在开发新型机器学习算法方面的商业经验。我们也会考虑在在线数据科学竞赛（如 Kaggle）中有成功记录的杰出候选人。
• 在深度学习、强化学习、非凸优化、贝叶斯非参数、自然语言处理或近似推理等一个或多个领域的经验。
• 出色的推理能力和数学能力至关重要：现成的方法并不总是适用于我们的数据，因此你需要理解如何开发自己的模型。
• 强大的编程技能和使用 Python、Scikit-Learn、SciPy、NumPy、Pandas 和 Jupyter Notebooks 的经验是可取的。具有面向对象编程经验者优先。
• 在顶级会议（如 NeurIPS、ICML 或 ICLR）上发表过论文者更佳。
为什么要申请？
• 具有竞争力的薪酬加上年度酌情奖金。
• 提供午餐（通过 Just Eat for Business）和专门的咖啡师吧。
• 每年 35 天的假期。
• 公司养老金贡献 9%。
• 非正式着装规范和良好的工作/生活平衡。
• 综合医疗和人寿保险。
• 自行车上班计划。
• 每月公司活动。 
伦敦