1、负责 A 股/港股基本面量化策略的研究、构建、回测、实盘跟踪与持续迭代，目标是形成稳定、可扩展、可归因的中低频 Alpha 策略； 2、深入研究分析师相关数据，包括但不限于盈利预测、一致预期、评级调整、目标价、预期修正、研报文本、分析师覆盖行为、券商与分析师能力评价等； 3、构建基于基本面与预期变化的 Alpha 因子体系，挖掘财务质量、成长、盈利修正、景气度、估值、业绩兑现、分析师行为等维度的投资信号； 4、负责组合构建与风险控制，包括行业/风格/市值暴露管理、交易成本控制、换手约束、容量评估、回撤控制及实盘归因； 5、与数据、工程、交易及研究团队协作，推动研报、预测、财务、公告、另类数据等数据源的清洗、标准化和研究平台化； 6、 对策略实盘表现负责，定期进行策略复盘、因子归因、风险暴露分析和组合优化； 7、跟踪市场环境变化，评估不同阶段基本面量化策略的有效性，并进行适应性调整。

1、最好40岁以内，硕士及以上学历（最好是C9），3 年以上量化投资、基本面量化、多因子选股、主动量化或组合管理经验；有实盘 PM 经验者优先； 2、对 A 股/港股上市公司基本面有较深理解，熟悉财务报表、盈利预测、行业景气、估值体系和卖方研究框架； 3、有分析师预期类数据研究经验，包括一致预期、盈利预测修正、评级调整、目标价变化、研报文本挖掘、分析师能力评价等方向； 4、熟悉多因子模型、组合优化、风险模型、交易成本模型和绩效归因方法，能够独立完成策略从研究到实盘的闭环； 5、熟练使用 Python，具备较强的数据处理、回测、统计建模和结果分析能力； 6、具备严谨的研究方法论，能够识别数据偏差、未来函数、幸存者偏差、回测过拟合和样本外失效问题； 7、结果导向，能对策略收益、回撤、换手、容量和稳定性负责。