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AI时代：码农的涅盘重生 第113章 T厂的招聘(第1页/共2页)
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投资系统运行半年多，累计盈利已经超过四万。这个数字不算惊人，但胜在稳定。更重要的是，这套系统像一台精密的机器，在A股、港股、美股三个市场间自动运转，几乎不需要他手动干预。每天开盘前检查一遍风控指标，收盘后看看汇总报表，剩下的时间他可以完全投入到技术学习和项目开发中。
这种“被动收入”带来的从容感，是半年前那个被裁员后焦虑失眠的林晨无法想象的。
手机震动了一下，是张伟发来的微信：“老林，T厂AI部门最近在招人，岗位要求我发你了，看看有没有兴趣”。
林晨点开链接，跳转到T厂招聘官网。页面设计简洁大气，深蓝色背景上“AI Lab”几个字母格外醒目。他滚动鼠标，仔细阅读岗位描述：
高级AI算法工程师（量化方向）
负责金融量化交易模型的研发与优化
要求精通Python、PyTorch/TensorFlow，有扎实的机器学习理论基础
有量化交易系统开发经验者优先
熟悉A股、港股、美股至少一个市场的交易规则
具备大规模数据处理和分布式系统经验
岗位要求一栏列了十几条，从算法到工程，从理论到实践，几乎覆盖了AI量化领域的所有技能点。最后一行写着：“本岗位竞争激烈，需通过五轮技术面试及一轮总监面”。
林晨深吸一口气。
T厂——国内互联网的顶级殿堂，AI领域的前沿阵地。如果能进去，不仅意味着职业生涯的彻底翻身，更意味着能接触到最顶尖的技术、数据和人才。但竞争有多激烈，他心里清楚。去年T厂AI部门的校招录取率不到1%，社招只会更残酷。
他盯着屏幕看了足足三分钟，然后打开了自己的简历文档。
这份简历已经迭代了十几个版本。从最初简单罗列工作经历，到现在重点突出技术项目和开源贡献，每一处修改都记录着他这半年来的成长轨迹。最新版本里，最醒目的位置是三个板块：
核心项目：多市场智能投资系统
自主研发的量化交易系统，覆盖A股、港股、美股
采用LSTM+Attention的时序预测模型，年化收益率18.7%（回测数据）
构建了完整的工程链路：数据采集→特征工程→模型训练→实时推理→自动交易
实现了跨市场风控和资金调度模块
开源贡献
PyTorch-Quant：一个轻量级量化交易框架，GitHub Star 327
贡献了TensorFlow Extended（TFX）的两个bug修复
在Medium和知乎专栏发表技术文章12篇，累计阅读量超50万
技术栈
机器学习：精通传统ML算法，熟悉CNN/RNN/Transformer等深度学习模型
工程能力：熟悉Docker/K8s部署，有AWS/Aliyun云服务经验
量化金融：熟悉技术指标、因子挖掘、组合优化等量化方法论
林晨逐字逐句地检查，调整了几个表述不够精准的地方，然后把简历导出为PDF。文件名特意用了“林晨_AI量化_10年经验_项目突出.pdf”这样的格式——这是他从一篇面试攻略里学到的技巧，方便HR快速抓取关键信息。
接下来是寻找内推渠道。
林晨打开脉脉，这个职场社交App他注册了半年，但一直没怎么用。他在搜索框输入“T厂 AI”，跳出来几百个相关用户。他按照“AI Lab”“量化”“算法”等标签筛选，最终锁定了三个可能的目标：一个在T厂AI部门工作三年的算法工程师，一个是量化组的Tech Lead，还有一个是负责招聘的HRBP。
该联系谁？
林晨想了想，决定先联系那位算法工程师。理由很简单：技术人之间更容易沟通，而且对方如果认可他的技术能力，内推的意愿会更强。他点开对方的主页，看到简介里写着：“T厂AI Lab量化组，专注于高频交易模型。喜欢爬山和打羽毛球”。
有共同爱好，是个不错的切入点。
林晨斟酌了十分钟，写下一段私信：
“王工您好，我是林晨，一名有10年开发经验的工程师。最近半年专注于AI量化领域，自主研发了一套多市场投资系统，并在GitHub上开源了相关框架。看到您在T厂AI量化组工作，非常敬佩。我注意到贵部门正在招聘高级AI算法工程师（量化方向），我的技术栈和项目经验与岗位要求
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