为服务国家数字经济发展战略，推动财经科学与人工智能、大数据、绿色金融等前沿技术深度融合，西南财经大学财经数智科学创新实验室现面向海内外公开招聘博士后研究人员。

欢迎具有相关背景的优秀博士加入，共同开展高水平交叉研究。

一、招聘方向与项目简介

01量化投资方向（项目一）

项目名称：基于数智技术的量化投资策略与风险管理研究

研究重点（包括但不限于）：

1.智能量化alpha因子挖掘：从高频、异构、另类数据中自动挖掘具有统计显著性和经济含义的alpha信号；

2.基于端到端模型的资产收益率预测：融合深度学习、图神经网络等模型进行股票/期货收益率预测；

3.市场微观结构分析与高频策略：基于订单簿、逐笔成交数据构建高频交易策略；

4.高频数据下的风险预警：实时监测极端波动、流动性突变等尾部风险；

5.基本面研究与量化模型的融合：将财务、行业、宏观信息与量化模型有机结合，提升模型稳健性与可解释性。

岗位职责：

1.独立或合作开展量化投资与风险管理领域的前沿课题研究，形成高质量学术论文或研究报告；

2.参与实验室与基金公司、证券公司等金融机构的联合课题，推动研究成果向实盘策略转化；

3.协助实验室量化数据库与回测平台的建设与维护；

4.协助指导研究生，参与实验室学术讨论会、项目汇报等日常学术活动。

02绿色金融方向（项目二）

项目名称：绿色金融发展数智化监测项目

研究重点（包括但不限于）：

1.统计综合评价与分析模型：构建绿色金融发展水平的综合评价指标体系；

2.绿色金融政策文本评价：基于自然语言处理技术对各级政策文本进行量化评估；

3.绿色金融工具发展水平评价：评估绿色信贷、绿色债券、绿色基金等工具的区域与行业发展水平；

4.绿色金融行业、地区、省级和全国评价：实现多层次、多维度的绿色金融发展水平动态监测；

5.特色绿色金融发展指数评价：围绕低碳转型、生态保护等重点领域，编制特色指数。

岗位职责：

1.开展绿色金融评价与指数编制相关研究，构建具有可解释性和政策参考价值的监测框架；

2.参与实验室与政府监管部门、商业银行等机构的联合课题，推动研究成果在政策制定和金融实践中应用；

3.负责绿色金融数据采集、清洗与指标体系维护；

4.协助指导研究生及实验室日常学术活动、项目交流与成果汇报。

03专利与创新分析方向（项目三）

项目名称：基于专利文本大数据的企业创新评估与产业技术洞察研究

研究重点（包括但不限于）：

1.专利技术价值与经济价值评估：构建多维度专利价值评估模型，融合法律、技术、市场数据；

2.企业技术格局与竞争情报研判：基于专利组合分析企业技术布局、竞争对手动态与研发策略；

3.现有技术检索与创新趋势洞察：利用文本挖掘和语义检索技术识别新兴技术方向；

4.产业链技术图谱与卡脖子环节识别：构建产业链—技术—企业关联图谱，识别技术短板与自主可控关键节点；

5.技术空间分布、产业集群与区域创新生态：分析技术创新活动的空间集聚与扩散规律；

6.政策效果评估与政策模拟沙盘：基于专利与产业数据，模拟政策对企业创新和产业升级的驱动效应；

7.低空经济、人工智能等特定领域的创新分析。

岗位职责：

1.开展专利大数据挖掘与创新评估核心研究，融合多源数据构建量化评估模型；

2.支撑产业技术趋势洞察、技术图谱绘制与卡脖子环节识别等实证研究；

3.参与实验室与政府部门、产业研究机构的联合课题，形成政策建议或咨询报告；

4.协助指导研究生，参与实验室项目管理、成果汇报与学术交流活动。

04专利大数据方向（项目三）

项目名称：基于专利文本大数据的企业创新评估与产业技术洞察研究

研究重点（包括但不限于）：

1.专利文本语义表征与技术创新识别：基于预训练语言模型进行专利文本深层语义理解与技术主题识别；

2.企业创新能力与知识产权价值评估模型：构建多源数据融合的企业创新画像与专利价值评估体系；

3.产业技术图谱与异质信息网络建模：利用图神经网络、异质信息网络刻画技术—企业—产业关联；

4.面向科技金融场景的企业筛选、风险识别与产业链获客研究：支撑投融资决策与客户发现；

5.基于大语言模型、RAG或智能体的专利智能分析工具探索：开发可交互、可解释的专利分析原型系统。

岗位职责：

1.围绕专利文本分析、企业创新评价与产业技术洞察开展交叉研究，形成实验室特色研究方向；

2.构建可解释、可验证、可应用的方法框架、模型体系和分析工具；

3.参与实验室与金融机构、数据服务商、公共数据机构的产学研合作，推动学术成果向数据产品或决策工具转化；

4.协助推进专利分析相关数据资产整理、模型验证、应用场景设计与智能工具开发；

5.协助指导研究生，参与实验室日常学术活动与阶段性成果汇报。

二、岗位要求

1.拥护中国共产党领导，拥护中国特色社会主义制度，贯彻党和国家教育方针，遵守中华人民共和国宪法和法律规定，依法履行教师职责；

2.具有严谨治学态度、良好的团队精神，秉持育人为本、立德树人，弘扬科学精神、恪守学术规范，无违反师德师风行为；

3.35周岁（含）以下；

4.获得（不超过3年）或即将获得（2026年）相关专业博士学位（统计学、金融工程、数量经济学、计算机科学、应用数学、管理科学与工程、信息管理、经济学等）；有海外学习/科研经历者优先；

5.具备扎实的统计学/计量经济学/机器学习基础；有自然语言处理、深度学习、强化学习、图学习、文本挖掘、大数据分析经验者优先；

6.对AI+Finance、科技金融、绿色金融等交叉研究方向有浓厚兴趣；

7.具备较强的英文学术写作与文献阅读能力；有论文发表、基金项目撰写、产学研合作、咨询报告经验者优先；

8.具有良好的沟通与团队协作能力；

9.本校博士毕业生不得进入与博士学位相同的一级学科流动站；

10.在站期间须全职从事博士后研究工作。

三、待遇与福利

1.薪酬福利

•提供有竞争力的薪酬待遇，合作导师提供相关配套支持；

•成都市社会保险、公积金、企业年金、工会福利，提供拎包入住的博士后公寓或无房补贴；

•提供畅通的职业发展通道，博士后进站后按程序认定中级职称，可按有关规定申请参加学校专业技术职务评审；在站期间表现优秀者，可通过人才引进考核优先留校。

2.其他支持

•博士后在站期间可依托学校平台申请各类博士后基金项目、资助计划（具体资助金额以当年上级政策为准），包括但不限于：

1.国家资助博士后研究人员计划（A、B、C档），中国博士后科学基金面上资助、特别资助等系列资助；

2.四川省博士后创新人才支持项目，四川省博士后科研项目特别资助等。

四、申请方式

1.请将以下材料以PDF格式发送至邮箱

diife-lab@swufe.edu.cn

2.邮件标题格式（请按申请方向选择）

1.量化投资方向：量化博后申请-姓名-毕业院校-专业

2.绿色金融方向：绿色金融博后申请-姓名-毕业院校-专业

3.专利与创新分析方向：专利与创新分析博后申请-姓名-毕业院校-专业

4.专利大数据方向：专利大数据博后申请-姓名-毕业院校-专业

3.附件材料

1.个人详细简历（含发表论文列表、成绩单）

2.代表性学术成果全文（2篇）

3.拟开展研究计划或个人研究兴趣说明（可选，建议提供，1-2页）

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原文出处：

https://mp.weixin.qq.com/s/Q-zVgdk052eBp0VAA502rQ

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