WorldQuant在广泛的资产类别和全球市场中开发和部署系统化的金融策略。我们通过专有的研究平台寻求产生高质量的预测信号（alpha），以利用专注于市场低效的金融策略。我们的团队协作推动alpha和金融策略的生产——这是一个平衡的全球投资平台的基础。
WorldQuant建立在将学术敏感性与结果责任相结合的文化之上。鼓励员工开放思考问题，平衡智力和实用性。优秀的想法可以来自任何人、任何地方。鼓励员工挑战传统思维，并具备持续改进的态度。
我们的目标是招聘最优秀和最聪明的人。我们首先重视智力能力，以及表现出卓越才能的人。未来的成功没有路线图，因此我们需要能够帮助我们构建它的人。
项目概述
这是一个将大型语言模型（LLMs）与WorldQuant专有策略管理工具集成的前沿项目。该项目旨在提供AI辅助的洞察力，自动化常规分析任务，并为投资组合经理提供自然语言交互，以更高效地分析、维护和增强他们的交易策略。这涉及构建基础设施，开发用于指标和特征的强大数据管道，并创建一个安全、以用户为中心的界面，重点保护知识产权。
职位
我们正在寻找一位才华横溢且积极进取的全职软件工程师，在开发和增强这个AI驱动的平台中发挥关键作用。您将负责设计、构建和维护系统的关键组件，主要关注构成平台骨干的模型上下文协议（MCP）服务器。这包括增强现有的MCP，例如我们的专有命令行接口用于策略数据，开发新的MCP用于内部数据系统集成、策略分析和性能指标，并促进LLMs的安全有效使用。
主要职责
• 使用Python设计、开发、测试和部署强大且可扩展的MCP服务器和相关工具。
• 增强现有的MCP，包括我们的内部数据访问工具，以确保可靠访问策略元数据、历史PnL数据和按风险因素归因的PnL。
• 开发新的MCP，包括但不限于用于直接数据系统集成的MCP、策略分析的MCP和性能报告的MCP。
• 设计和实施安全的提示工程技术与LLMs交互，确保有效的信息检索，同时最大限度地减少知识产权泄露的风险。
• 与项目经理、技术负责人和其他开发人员合作，定义技术规范并集成各种数据源。
• 从事API开发和集成，确保不同系统（内部知识管理系统、模拟系统、数据仓库）之间的数据流畅通。
• 实现各种格式（JSON、CSV）的数据解析和处理逻辑。
• 参与策略指标和特征的数据管道设计和实施。
• 解决和解决现有MCP工具和基础设施中的错误和问题。
• 参与代码审查，并贡献于单元和集成测试工作。
• 为开发的组件创建和维护技术文档。
• 关注AI、LLMs、提示工程和金融技术领域的新兴技术和方法。
您将带来的
核心技能：
• 精通Python编程。
• 具有API开发、集成和使用的经验。
• 对数据库交互、数据访问模式和数据建模有扎实的理解。
• 具有数据解析和处理库及技术的经验（例如，pandas、JSON、CSV）。
• 理解或具有大型语言模型的提示工程原则经验
• 在AI和LLM应用中，了解数据安全和知识产权保护的考虑因素
领域特定知识（非常有益）
• 熟悉金融数据（例如，PnL、夏普比率、alpha、风险因素、AUM）。
• 具有量化交易系统、市场数据系统或策略管理平台的经验（熟悉内部数据系统或命令行数据工具是一个显著的优势）。
技术环境熟悉度（有帮助）
• 有在Linux环境中工作的经验。
• 理解命令行界面（CLI）工具和开发。
• 熟悉版本控制系统（例如，Git）。
软技能
• 优秀的问题解决和分析能力。
• 强大的协作和沟通能力，能够在团队中有效工作。
• 高度关注细节，并致力于提供高质量的软件。
• 能够快速学习并适应新技术和复杂系统。
教育
• 计算机科学、工程学士或硕士学位
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