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深圳Python兼职程序员

ID：427146

宁采臣

后端开发工程师（项目制合作）

公司信息：
腾讯科技

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
深圳
宝安

技术能力

熟练掌握 Python、C 语言开发，主攻人工智能方向，具备完整大模型落地能力。能够独立完成大模型的数据处理、模型微调、训练调参、效果测试、推理部署全流程工作，熟悉模型训练优化、推理加速相关方案。深耕量化金融领域，独立从零搭建整套短线均值回归量化交易系统，全权负责策略逻辑设计、代码开发、回测校验、风险控制模块开发，实现策略自动化运行。掌握数据分析、回测框架构建、交易信号生成、仓位管理、止损风控体系搭建。具备算法设计、底层逻辑调试能力，可结合 AI 技术优化量化策略，将机器学习、时序预测方法融合到交易模型中，能够独立推进从方案构思、代码实现到系统上线的完整项目。

项目经验

项目一：短线均值回归量化交易系统独立开发。全程单人完成整套系统搭建，自主设计均值回归交易策略，使用 Python 完成策略编码、历史数据回测，搭建完整风控模块，实现仓位动态管控、止盈止损、异常交易风险拦截，完成自动化交易流程搭建，持续迭代优化策略稳定性。
项目二：多类大模型训练与部署项目。独立完成数据集清洗构建、模型微调、超参调优、效果验证，完成模型本地与服务端部署，优化推理运行效率，针对业务场景持续调试模型输出效果，打通从模型训练到线上可用的完整链路。探索 AI 算法与量化交易结合，尝试利用时序模型改进交易信号预测。

案例展示

POC 量价背离均值回归系统

本项目为独立从零开发的均衡中枢背离均值回归量化交易系统（代号：归枢狙击手），面向加密货币永续合约市场，基于 Python 搭建完整自动化交易链路，核心依托量价 POC 成交中枢、ATR 波动率、RSI 顶底背离逻辑捕捉价格偏离后的回归行情。系统采用 15 分钟周期进行信号研判，严
CRNN 端到端验证码识别系统

本项目为基于CRNN+CTC Loss搭建的端到端不定长文本识别系统，主要面向验证码场景实现图像 OCR 解析，全部代码独立完成开发。模型架构采用 CNN 提取图像空间纹理特征，结合循环神经网络建模字符时序关联，依托 CTC 损失函数，无需逐字符精确对齐标注，大幅降低数据集标