鵬城的秋天來得晚，十月底的午後依然帶著夏末的餘溫。林晨坐在書房裡，螢幕上同時開著三個終端視窗：左邊是港股即時行情，中間是美股盤前資料，右邊則是他剛寫完的一篇技術部落格草稿——關於多市場量化系統中時間序列對齊的工程實踐。
投資系統執行半年多，累計盈利已經超過四萬。這個數字不算驚人，但勝在穩定。更重要的是，這套系統像一臺精密的機器，在A股、港股、美股三個市場間自動運轉，幾乎不需要他手動干預。每天開盤前檢查一遍風控指標，收盤後看看彙總報表，剩下的時間他可以完全投入到技術學習和專案開發中。
這種“被動收入”帶來的從容感，是半年前那個被裁員後焦慮失眠的林晨無法想象的。
手機震動了一下，是張偉發來的微信：“老林，T廠AI部門最近在招人，崗位要求我發你了，看看有沒有興趣”。
林晨點開連結，跳轉到T廠招聘官網。頁面設計簡潔大氣，深藍色背景上“AI Lab”幾個字母格外醒目。他滾動滑鼠，仔細閱讀崗位描述：
高階AI演算法工程師（量化方向）
負責金融量化交易模型的研發與最佳化
要求精通Python、PyTorch/TensorFlow，有紮實的機器學習理論基礎
有量化交易系統開發經驗者優先
熟悉A股、港股、美股至少一個市場的交易規則
具備大規模資料處理和分散式系統經驗
崗位要求一欄列了十幾條，從演算法到工程，從理論到實踐，幾乎覆蓋了AI量化領域的所有技能點。最後一行寫著：“本崗位競爭激烈，需透過五輪技術面試及一輪總監面”。
林晨深吸一口氣。
T廠——國內網際網路的頂級殿堂，AI領域的前沿陣地。如果能進去，不僅意味著職業生涯的徹底翻身，更意味著能接觸到最頂尖的技術、資料和人才。但競爭有多激烈，他心裡清楚。去年T廠AI部門的校招錄取率不到1%，社招只會更殘酷。
他盯著螢幕看了足足三分鐘，然後打開了自己的簡歷文件。
這份簡歷已經迭代了十幾個版本。從最初簡單羅列工作經歷，到現在重點突出技術專案和開源貢獻，每一處修改都記錄著他這半年來的成長軌跡。最新版本里，最醒目的位置是三個板塊：
核心專案：多市場智慧投資系統
自主研發的量化交易系統，覆蓋A股、港股、美股
採用LSTAttention的時序預測模型，年化收益率18.7%（回測資料）
構建了完整的工程鏈路：資料採集→特徵工程→模型訓練→即時推理→自動交易
實現了跨市場風控和資金排程模組
開源貢獻
PyTorch-Quant：一個輕量級量化交易框架，GitHub Star 327
貢獻了TensorFlow Extended（TFX）的兩個bug修復
在diu知乎專欄發表技術文章12篇，累計閱讀量超50萬
技術棧
機器學習：精通傳統演算法，熟悉CNN/RNN/Transforr等深度學習模型
工程能力：熟悉Docker/K8s部署，有AWS/Aliyun雲服務經驗
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