核心职责
- 策略工程：主要使用Python设计、实现和部署复杂的量化策略和执行逻辑。
- 基础设施开发：构建和维护高保真回测环境和研究框架，能够处理高频市场数据。
- 研究合作：直接与投资经理和量化研究员合作，将理论模型转化为高性能、生产级代码，确保模拟与实时执行之间的零偏差。
- 性能优化：分析和调整系统组件，以实现最大吞吐量、低延迟和高效的内存管理，在快速变化的市场中保持竞争优势。
- 数据管道工程：设计和管理可扩展的数据管道，以处理大量数据集（逐笔数据和替代数据），支持研究和实时交易操作。
要求与资格
- 专业经验
- 任期：3-5年Python量化开发角色的实际操作经验。
- 行业背景：在顶级全球对冲基金、专有交易公司或量化投资管理公司有成功记录。
- 交付：在交付关键交易软件和支持实时生产环境方面有成功经验。
- 技术技能
- Python专长：精通Python生态系统（NumPy, Pandas）用于高性能数据分析和研究工具。
- 系统编程：深入理解多线程编程、网络协议（TCP/UDP）和Linux内核/系统内部。
- 数据架构：熟悉高性能时间序列数据库（如kdb+/q）和现代SQL/NoSQL存储解决方案。
- 量化与市场敏锐度
- 市场感知：对量化策略生命周期有扎实的理解，包括信号生成、投资组合构建和市场影响。
- 策略曝光（优先）：有统计套利或事件驱动策略经验者优先。
- 教育背景
- 学术优秀：在计算机科学、数学、物理、工程或相关量化学科方面拥有领先大学的学士、硕士或博士学位。
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