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職責描述: 課題：隨機偏微分方程深度學習解法及其在資產配置中的應用 課題簡介：金融資產配置是現代金融的核心，隨機偏微分方程（SPDEs）是構建復雜模型、應對市場不確定性的關鍵工具, 也是金融市場建模和金融資產配置的核心數學工具。求解高維非線性SPDEs的傳統技術如蒙特卡羅方法和貝葉斯濾波器時常面臨“維度災難”，存在計算瓶頸和經驗依賴問題。本課題聚焦突破上述問題，通過創新性地應用 AI4Science，研發新型的SPDEs求解框架，并進而研發衍生品定價和動態資產組合優化等端到端的AI資產配置能力，為AI賦能金融資產配置找到可行路徑。 任職要求: 1.具有良好的政治素質和道德修養，遵紀守法，身體健康； 2.2025年應屆博士研究生，或畢業不超過三年（不早于2022年）的往屆博士畢業生； 3.專業背景：國內外計算機類、應用數學類、統計學類等專業背景；復合學科背景優先； 4.研究技能： 較強的深度神經網絡研發與工程化能力、隨機偏微分方程數學模型能力、數據分析與處理能力，具備中英文工作和交流能力，能夠獨立開展研究工作，撰寫發表研究論文； 5.全職在站內從事科研工作。 薪酬面議。