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崗位職責(zé)： 1. 量化平臺核心后端開發(fā)：使用 Python 設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化支撐量化研究、策略回測、實盤交易、風(fēng)險管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等核心業(yè)務(wù)模塊的后端系統(tǒng)。 2. 高性能與低延遲架構(gòu)：設(shè)計和實現(xiàn)高并發(fā)、低延遲、高可用的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，滿足量化交易對速度和穩(wěn)定性的嚴(yán)苛要求。 3. 數(shù)據(jù)處理管道構(gòu)建：開發(fā)高效、可靠的數(shù)據(jù)處理流水線 (ETL/ELT)，對接市場行情數(shù)據(jù) (Tick/Level2/OrderBook)、基本面數(shù)據(jù)、另類數(shù)據(jù)等海量金融數(shù)據(jù)源，進行清洗、存儲（如時序數(shù)據(jù)庫）和分發(fā)。 4. API 與服務(wù)開發(fā)：為量化研究平臺、交易系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)提供穩(wěn)定、高效的 Python API (如 RESTful, gRPC) 和微服務(wù)。 5. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計與優(yōu)化： 針對金融時序數(shù)據(jù)、大規(guī)模因子數(shù)據(jù)、交易記錄等特定場景，設(shè)計和優(yōu)化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 (如 PostgreSQL，DDB) 和/或 NoSQL 數(shù)據(jù)庫 (如 Redis, Cassandra, InfluxDB, ClickHouse) 的使用。 6. 系統(tǒng)監(jiān)控與性能調(diào)優(yōu)：建立完善的系統(tǒng)監(jiān)控和告警體系，持續(xù)進行性能分析、瓶頸定位與系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，保障生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定運行。 7. 技術(shù)文檔與協(xié)作：編寫清晰的設(shè)計、開發(fā)和 API 文檔；與量化研究員、交易員、運維及其他開發(fā)人員緊密協(xié)作。 任職條件： 1、應(yīng)屆或者工作 1-2 年；QS100優(yōu)秀院校的理工科畢業(yè)生優(yōu)先 2、必備編程技能： 精通 Python: 深入理解 Python 語言特性、核心庫、面向?qū)ο笤O(shè)計和常用設(shè)計模式。有大型 Python 項目開發(fā)經(jīng)驗。 扎實的計算機基礎(chǔ)： 深入理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫原理。 后端開發(fā)基礎(chǔ)：熟悉常用 Python Web 框架 (如 FastAPI, Flask, Django - 側(cè)重 API 開發(fā)部分) 和異步編程 (如 asyncio)。 3. 量化/金融相關(guān)經(jīng)驗與技能 (高度相關(guān))： 具備量化項目經(jīng)驗者優(yōu)先： 有金融數(shù)據(jù)處理、量化研究平臺、交易系統(tǒng)、風(fēng)險管理系統(tǒng)等相關(guān)項目經(jīng)驗者將獲得極大優(yōu)勢。 量化工具鏈?zhǔn)煜ざ龋菏炀氄莆?Python 在量化領(lǐng)域的核心工具庫，如： 數(shù)據(jù)處理與分析： `pandas`, `NumPy` (必備) 日期/時間處理： `pandas.Timestamp`, `datetime` 高性能計算 (可選但加分)： `Numba`, `Cython` 數(shù)據(jù)可視化 (可選)： `Matplotlib`, `Seaborn` 金融數(shù)據(jù)理解：對金融市場數(shù)據(jù)（如行情、訂單簿、Tick 數(shù)據(jù)、基本面數(shù)據(jù)）有基本了解。 數(shù)據(jù)庫技能： 熟悉至少一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 (如 PostgreSQL, MySQL) 和一種適合金融數(shù)據(jù)場景的數(shù)據(jù)庫 (如 Redis - 緩存/消息, InfluxDB/TimescaleDB - 時序數(shù)據(jù), ClickHouse - 分析型列存)。 4. 系統(tǒng)與架構(gòu)技能： Linux 環(huán)境：熟練在 Linux 環(huán)境下進行開發(fā)、調(diào)試和部署。 版本控制：精通 Git。 分布式與中間件：了解分布式系統(tǒng)基本原理，熟悉消息隊列 (如 Kafka, RabbitMQ) 和 RPC 框架 (如 gRPC) 的使用。 性能優(yōu)化： 具備系統(tǒng)性能分析和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。 云服務(wù)/容器化 (加分)：了解 Docker, Kubernetes 及主流云平臺 (AWS, GCP, Azure) 的基礎(chǔ)服務(wù)。 5. 軟技能與特質(zhì)： 強大的邏輯思維與問題解決能力： 能夠快速定位和解決復(fù)雜技術(shù)問題。 嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致： 對代碼質(zhì)量、系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能有較高的追求，注重細(xì)節(jié)。 強烈的責(zé)任心與自驅(qū)力： 能夠在壓力下獨立工作并主動承擔(dān)責(zé)任。 良好的溝通與團隊協(xié)作精神： 能與量化研究員、交易員等非技術(shù)人員有效溝通需求。 對量化金融/技術(shù)有熱情： 持續(xù)學(xué)習(xí)金融知識和技術(shù)新動態(tài)。 6、加分項 有 C /Go/Java 等高性能語言開發(fā)經(jīng)驗。 熟悉常用量化回測框架 (如 Backtrader, Zipline) 或交易 API (如 CTP, OES)。 具備扎實的數(shù)理統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，并能在量化場景中應(yīng)用。 有大規(guī)模金融數(shù)據(jù)處理或?qū)崟r計算平臺 (如 Flink, Spark Streaming) 開發(fā)經(jīng)驗。