公司簡介：國泰海通由國泰君安與海通證券于2025年合并成立，是中國資本市場長期、持續(xù)、全面領(lǐng)先的綜合金融服務(wù)商。按照2024年度數(shù)據(jù)，公司總資產(chǎn)1.73萬億元、凈資產(chǎn)3429億元，資本實(shí)力位居行業(yè)第一。公司客戶基礎(chǔ)雄厚，分支機(jī)構(gòu)遍布全國31個(gè)省市自治區(qū)，服務(wù)范圍覆蓋17個(gè)國家和地區(qū)，已形成涵蓋證券及期貨經(jīng)紀(jì)、投行、自營、權(quán)益及FICC交易、信用、資產(chǎn)管理、公募基金管理、私募股權(quán)投資、另類投資、國際業(yè)務(wù)等諸多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的綜合金融服務(wù)體系，加快打造具備國際競爭力與市場引領(lǐng)力的一流投資銀行。

博士后工作站簡介：作為中國金融行業(yè)高端科研人才的孵化培養(yǎng)平臺(tái)，我司博士后科研工作站秉承“人才是第一生產(chǎn)力”的人才開發(fā)理念，發(fā)掘和儲(chǔ)備符合我司企業(yè)文化的高端專業(yè)人才，為公司前沿業(yè)務(wù)提供更多可轉(zhuǎn)化的科研成果，為公司戰(zhàn)略目標(biāo)的達(dá)成貢獻(xiàn)力量。自2015年建站以來，工作站培養(yǎng)在站博士后數(shù)名，分別服務(wù)于投行、債融、財(cái)富管理、研究與機(jī)構(gòu)等主要業(yè)務(wù)條線及部門。

一、基本條件

1.具有良好的政治思想素質(zhì)和道德水準(zhǔn)，遵守中國法律，無違法違紀(jì)行為。年齡不超過35周歲，身體健康。

2.近三年(不早于2022年)在國內(nèi)外大學(xué)獲得博士學(xué)位，或2025年應(yīng)屆博士研究生，所學(xué)專業(yè)與博士后研究課題相關(guān)。

3.具備全脫產(chǎn)在本站從事博士后研究工作的條件。

4.具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、科研能力與英語水平，具有敬業(yè)精神和團(tuán)隊(duì)合作能力，能盡職盡責(zé)完成博士后研究工作；具有課題要求的相關(guān)金融或產(chǎn)業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。

二、研究選題

1.全球產(chǎn)業(yè)鏈變局：中國產(chǎn)業(yè)鏈的多重影響及全球產(chǎn)業(yè)布局動(dòng)態(tài)演變研究

專業(yè)背景：國際貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、國際政治經(jīng)濟(jì)學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：1）貿(mào)易模式的改變將如何影響中美經(jīng)濟(jì)形勢；2）新的貿(mào)易變局下，基于中美直接貿(mào)易、間接貿(mào)易的發(fā)展趨勢，討論間接貿(mào)易模式對中美以及第三方的影響；3）評估中國產(chǎn)業(yè)鏈在全球的地位和格局變化；4）哪些行業(yè)在關(guān)稅沖擊下，有更好的發(fā)展前景；5）中國如何更好的應(yīng)對全球變局，有哪些具體方案？

2.中國上市公司市值管理效能測度與路徑優(yōu)化研究——基于“一行一策”的多維動(dòng)態(tài)評價(jià)模型

專業(yè)背景：掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)建模，了解深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch/TensorFlow），熟練運(yùn)用優(yōu)化算法與仿真，熟悉案例深挖方法論，需具備管理、公共政策、計(jì)算機(jī)科學(xué)等背景

研究方向：嵌入Modigliani-Miller定理、信號傳遞理論及中國特色的政策工具理論，解析市值管理與政策非對稱性響應(yīng)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)；引入管理層-投資者-監(jiān)管機(jī)構(gòu)三方博弈框架，量化分析市值管理策略的博弈均衡條件；結(jié)合自然語言處理（NLP）分析年報(bào)文本語調(diào)，機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建行業(yè)異質(zhì)性參數(shù)的預(yù)測模型；采用面板數(shù)據(jù)回歸（GMM）、DEA效率測度、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測市值管理績效；對央國企的案例深挖，提煉“政策-市場”雙輪驅(qū)動(dòng)范式；開發(fā)“行業(yè)適配性指數(shù)（IAI）”，通過客觀賦權(quán)行業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)；開發(fā)情緒分析的“投資者認(rèn)知摩擦指數(shù)”。

3.中國FIC/BIC創(chuàng)新藥管線研究

專業(yè)背景：藥物化學(xué)、生物學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，梳理國內(nèi)具備全球競爭力的FirstinClass/BestinClass創(chuàng)新藥管線，對有關(guān)上市公司、研發(fā)管線進(jìn)行估值研究，并尋找對應(yīng)的美股映射投資機(jī)會(huì)，提出具備全球視野的創(chuàng)新藥投資策略。

4.飛行汽車發(fā)展空間與長期價(jià)值

專業(yè)背景：金融學(xué)、管理科學(xué)與工程、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，對飛行汽車的市場容量、產(chǎn)業(yè)演進(jìn)過程進(jìn)行系統(tǒng)的梳理分析，借鑒其他產(chǎn)業(yè)研究的經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合飛行汽車與汽車產(chǎn)業(yè)交叉領(lǐng)域的機(jī)會(huì)，系統(tǒng)分析產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的競爭格局演變路徑、優(yōu)秀企業(yè)產(chǎn)生的可能性。

5.深度學(xué)習(xí)在股票投資交易策略中的應(yīng)用研究

專業(yè)背景：人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融工程等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，借鑒學(xué)術(shù)界、工業(yè)界前沿的深度學(xué)習(xí)模型，刻畫有效交易特征，在截面及時(shí)序交易場景下實(shí)現(xiàn)良好的預(yù)測效果，并構(gòu)建具有Alpha收益的交易投資策略。

6.最優(yōu)控制理論在股票投資組合、做市交易決策中的應(yīng)用研究

專業(yè)背景：運(yùn)籌學(xué)、控制論、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融工程等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，借鑒學(xué)術(shù)界最優(yōu)控制理論的最新成果，使用前沿的優(yōu)化算法結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測、在市場行情、沖擊成本等約束下，執(zhí)行最優(yōu)投資策略，構(gòu)造做市交易及投資組合策略。

7.人工智能賦能證券公司風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用場景研究

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、金融學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：本課題研究推動(dòng)人工智能技術(shù)在證券公司風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，通過利用大模型等技術(shù)建立動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與合規(guī)監(jiān)控體系，增強(qiáng)市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)及操作風(fēng)險(xiǎn)的防控能力，確保符合監(jiān)管要求與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

課題重點(diǎn)聚焦大模型、多智能體、模型上下文協(xié)議等前沿技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)中的融合路徑，深入探索人工智能在風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)治理與智能分析、風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警、同一客戶風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)控流程自動(dòng)生成、關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)智能識(shí)別等關(guān)鍵場景中的創(chuàng)新實(shí)踐，旨在構(gòu)建具有前瞻性、系統(tǒng)性和實(shí)用性的智能風(fēng)控新范式，全面提升證券公司風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)字化與智能化水平。

8.基于機(jī)器學(xué)習(xí)面向特定交易場景品種的交易執(zhí)行體系優(yōu)化的研究

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息與通信工程、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、物理、金融學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：本課題旨在研究機(jī)器算法等前沿技術(shù)在證券公司業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用路徑，踐行“AllinAI”戰(zhàn)略。助力國泰海通證券打造智能化、數(shù)字化、綠色化業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，提升客戶服務(wù)水平，增強(qiáng)公司核心競爭力，為證券行業(yè)轉(zhuǎn)型提供示范。

課題研究重點(diǎn)為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，在公司自研算法分析與研究的基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有的特征工程、算法模型、交易策略、回測方法、績效分析、算法匹配與推薦方面提出系統(tǒng)性的優(yōu)化解決方案，同時(shí)將解決方案應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)特定交易場景或品種的交易執(zhí)行優(yōu)化問題，并針對后續(xù)的實(shí)盤交易數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)行優(yōu)化。特定交易場景或品種包括但不限于:高波動(dòng)性股票預(yù)測模型準(zhǔn)確率優(yōu)化，日頻股票與算法的匹配擇優(yōu)以及盤中調(diào)整，咨詢與輿情的事件觸發(fā)算法執(zhí)行優(yōu)化研究，特定時(shí)間段的固定收益交易品種交易策略優(yōu)化等。

9.大模型賦能智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與場景落地研究

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)博士畢業(yè)，具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，博士期間研究方向與大模型技術(shù)、智能運(yùn)維、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域相關(guān)者優(yōu)先。

研究方向：

一、項(xiàng)目背景與目標(biāo)

1.1項(xiàng)目背景

隨著企業(yè)IT系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜度的持續(xù)提升，傳統(tǒng)運(yùn)維模式在面對海量數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜故障定位、高效決策支持等方面逐漸顯現(xiàn)出局限性。大模型技術(shù)的快速發(fā)展為智能運(yùn)維帶來了新的機(jī)遇，其強(qiáng)大的自然語言處理、知識(shí)推理和自動(dòng)化決策能力，能夠有效提升運(yùn)維效率、降低人力成本、增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性。本項(xiàng)目旨在將大模型技術(shù)與企業(yè)智能運(yùn)維體系深度融合，打造智能化、自動(dòng)化的運(yùn)維解決方案。

1.2項(xiàng)目目標(biāo)

1.構(gòu)建基于大模型的智能運(yùn)維應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)基于多智能體聯(lián)動(dòng)的運(yùn)維數(shù)據(jù)的智能分析與自動(dòng)化處理。

2.開發(fā)智能故障診斷與預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)故障的提前預(yù)警和快速定位。

3.建立運(yùn)維知識(shí)管理體系，利用大模型實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)提取、整合與應(yīng)用，提高知識(shí)利用率。

4.實(shí)現(xiàn)運(yùn)維流程的自動(dòng)化與智能化，減少人工干預(yù)，降低運(yùn)維成本。

二、項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容

2.1智能運(yùn)維應(yīng)用開發(fā)

1.智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警：建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警綜合評估模型，結(jié)合大模型對系統(tǒng)當(dāng)前潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行分析和識(shí)別。

2.智能監(jiān)控與告警：利用大模型對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)異常檢測、告警聚合和根因分析，減少告警風(fēng)暴，提高告警準(zhǔn)確性。

3.智能故障診斷與恢復(fù)：開發(fā)智能故障診斷模型，結(jié)合CMDB配置數(shù)據(jù)和監(jiān)控指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)故障的快速定位和解決方案推薦，并自動(dòng)觸發(fā)故障恢復(fù)流程。

4.智能工單處理：實(shí)現(xiàn)工單的智能分類、自動(dòng)派單和回復(fù)，提高工單處理效率，減少人工干預(yù)。

2.2運(yùn)維知識(shí)管理系統(tǒng)建設(shè)

1.知識(shí)獲取與整合：利用大模型從運(yùn)維文檔、故障報(bào)告、工單記錄等多源數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取知識(shí)，構(gòu)建統(tǒng)一的運(yùn)維知識(shí)庫。

2.知識(shí)檢索與推薦：開發(fā)智能知識(shí)檢索和推薦引擎，根據(jù)運(yùn)維場景和用戶需求，精準(zhǔn)推薦相關(guān)知識(shí)，提高知識(shí)的應(yīng)用效率。

3.知識(shí)更新與維護(hù)：實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)更新和維護(hù)，確保知識(shí)庫的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

2.3運(yùn)維自動(dòng)化流程構(gòu)建

1.自動(dòng)化運(yùn)維工具集成：集成現(xiàn)有的自動(dòng)化運(yùn)維工具（如配置管理、部署發(fā)布、日志分析等），利用大模型實(shí)現(xiàn)工具的智能調(diào)用和流程編排。

2.智能決策支持：基于大模型的推理能力，為運(yùn)維決策提供支持，如資源調(diào)度、變更風(fēng)險(xiǎn)評估等。

3.無人值守運(yùn)維場景實(shí)現(xiàn)：構(gòu)建無人值守運(yùn)維場景，如自動(dòng)巡檢、自動(dòng)備份、自動(dòng)故障分析和預(yù)案執(zhí)行推薦等，提高運(yùn)維的自動(dòng)化水平。

10.全球資產(chǎn)配置建模研究

專業(yè)背景：數(shù)理統(tǒng)計(jì)、金融工程等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，探索數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)前沿理論方法在全球資產(chǎn)配置中的應(yīng)用。借鑒海內(nèi)外先進(jìn)理論及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，搭建與大類資產(chǎn)、宏觀配置相關(guān)的分析框架，并進(jìn)行建模分析，為資產(chǎn)配置策略的研發(fā)及實(shí)現(xiàn)提供支持。

11.T0算法交易策略研究

專業(yè)背景：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融工程等相關(guān)背景

研究方向：通過本課題研究，研發(fā)適配A股市場特性的T0算法策略，為個(gè)人交易者、量化私募、高凈值客戶、大股東等各類客戶提供合規(guī)的日內(nèi)收益增強(qiáng)工具，提升公司的股基交易量，為二級市場交易提供流動(dòng)性，活躍資本市場。

12.拆單算法研究

專業(yè)背景：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融工程等相關(guān)背景

研究方向：通過本課題研究，構(gòu)建智能拆單算法引擎，支持基金、險(xiǎn)資、大股東等等客戶的大額下單指令進(jìn)行智能拆單，幫助客戶降低沖擊成本，隱蔽交易意圖，同時(shí)優(yōu)化執(zhí)行價(jià)格，為客戶降低交易成本。

13.算法績效歸因及績效延續(xù)性研究

專業(yè)背景：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融工程等相關(guān)背景

研究方向：通過本課題研究，設(shè)計(jì)算法績效多維度歸因體系以及績效延續(xù)性評估，為客戶提供透明的策略收益來源分析（市場Beta/算法Alpha/運(yùn)氣成分），幫助客戶理解算法的適用環(huán)境，以及潛在的風(fēng)險(xiǎn)，并通過績效延續(xù)性評估為公司構(gòu)建算法智能路由平臺(tái)提供算法路由依據(jù)。

14.人工智能在期貨行業(yè)的價(jià)格預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的應(yīng)用研究

專業(yè)背景：金融學(xué)、金融工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，對人工智能在期貨的金融量化領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證分析。利用大模型的語義理解能力、機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測決策能力，構(gòu)建具備市場信息動(dòng)態(tài)感知能力、行情價(jià)格趨勢分析能力、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算能力的自主推理決策系統(tǒng)。

15.生成式人工智能、智能體在期貨投研、投顧、客服等領(lǐng)域的能力研究和應(yīng)用

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：通過本課題的研究，對生成式人工智能、智能體在期貨投研、投顧、客服等方面的能力邊界和智商水平進(jìn)行測評和分析，對由人工智能構(gòu)建的數(shù)字員工進(jìn)行工作能力評價(jià)，為人工智能在真實(shí)業(yè)務(wù)場景下的應(yīng)用和優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

16.FICC風(fēng)險(xiǎn)管理的量化研究

專業(yè)背景：近三年內(nèi)獲得或即將獲得國內(nèi)外知名高校金融工程、金融數(shù)學(xué)、計(jì)量金融、統(tǒng)計(jì)學(xué)（金融方向）、應(yīng)用數(shù)學(xué)（金融方向）等相關(guān)專業(yè)的博士學(xué)位。

研究方向：構(gòu)建覆蓋利率、信用、外匯、商品及衍生品的統(tǒng)一量化風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)計(jì)量市場風(fēng)險(xiǎn)（VaR,ES）、信用風(fēng)險(xiǎn)（CVA,PFE）、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，提升壓力測試與情景分析能力，優(yōu)化高性能風(fēng)險(xiǎn)引擎，并建立智能化風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與報(bào)告體系，以支持FICC業(yè)務(wù)穩(wěn)健發(fā)展與監(jiān)管合規(guī)。

17.多資產(chǎn)策略的定價(jià)和模型研究

專業(yè)背景：近三年內(nèi)獲得或即將獲得國內(nèi)外知名高校金融工程、金融數(shù)學(xué)、計(jì)量金融、統(tǒng)計(jì)學(xué)（金融方向）、應(yīng)用數(shù)學(xué)（金融方向）等相關(guān)專業(yè)的博士學(xué)位。

研究方向：建立標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、可擴(kuò)展的多資產(chǎn)模型驗(yàn)證框架與平臺(tái)。目標(biāo)是系統(tǒng)化評估定價(jià)模型、風(fēng)險(xiǎn)模型及策略模型的理論合理性、假設(shè)適用性、計(jì)算準(zhǔn)確性與穩(wěn)健性，量化模型風(fēng)險(xiǎn)，提升驗(yàn)證效率與覆蓋率，并確保模型治理符合內(nèi)控與監(jiān)管要求（如Basel,FRTB）。

18.基于遺傳規(guī)劃與對抗性驗(yàn)證的魯棒擇時(shí)量價(jià)因子挖掘及動(dòng)態(tài)擇時(shí)策略研究

專業(yè)背景：金融學(xué)、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等專業(yè)背景

研究方向：

一、理論目標(biāo)

1、構(gòu)建動(dòng)態(tài)量價(jià)因子挖掘理論框架

提出“遺傳規(guī)劃（GP）與深度學(xué)習(xí)協(xié)同進(jìn)化”的因子生成范式，突破傳統(tǒng)靜態(tài)因子庫的局限性，融合數(shù)學(xué)表達(dá)多樣性、時(shí)序動(dòng)態(tài)建模與經(jīng)濟(jì)邏輯約束，實(shí)現(xiàn)因子自適應(yīng)性演化。

建立低信噪比金融數(shù)據(jù)下的魯棒性因子評估理論，解決因子過擬合、失效邊界模糊等核心難題。

2、推動(dòng)可解釋性因子研究

結(jié)合市場微觀結(jié)構(gòu)理論與機(jī)器學(xué)習(xí)歸因方法，構(gòu)建跨學(xué)科因子解釋體系，彌合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型與金融學(xué)理論間的鴻溝。

二、技術(shù)目標(biāo)

1、開發(fā)自動(dòng)化因子挖掘系統(tǒng)

設(shè)計(jì)高頻量價(jià)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)因子生成-驗(yàn)證閉環(huán)框架，支持端到端的因子進(jìn)化、噪聲過濾與策略優(yōu)化。

實(shí)現(xiàn)跨市場（如股票、期貨）的因子泛化能力驗(yàn)證，顯著提升擇時(shí)策略在極端行情中的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

2、解決產(chǎn)業(yè)核心痛點(diǎn)

延長量化策略生命周期，降低人工迭代成本；建立動(dòng)態(tài)因子失效預(yù)警機(jī)制，應(yīng)對市場機(jī)制突變。

三、報(bào)名方式

1.請申請人將簡歷發(fā)送到國泰海通證券博士后科研工作站聯(lián)系人郵箱，通過初篩的申請人將會(huì)收到應(yīng)聘報(bào)名表。

2.本工作站采取“公開招收、嚴(yán)格選拔、擇優(yōu)錄取”的原則，公開、公平、公正地招收博士后研究人員。本站對報(bào)名材料進(jìn)行審核，審核合格者將在上海參加面試，具體時(shí)間將另行通知。

四、聯(lián)系方式

聯(lián)系人：陸老師

聯(lián)系電話：021-38031206

郵箱：postdoctor@gtht.com（郵件內(nèi)容不超過10M）

報(bào)名截止時(shí)間：2025年7月4日

國泰君安證券股份有限公司博士后科研工作站

2025年6月4日

信息來源于網(wǎng)絡(luò)，如有變更請以原發(fā)布者為準(zhǔn)。

來源鏈接：

https://www.job.sjtu.edu.cn/career/zpxx/view/zpxx/70824569979670528

為防止簡歷投遞丟失請抄送一份至：boshijob@126.com（郵件標(biāo)題格式：應(yīng)聘職位名稱+姓名+學(xué)歷+專業(yè)+中國博士人才網(wǎng)）