量化交易团队负责交易和管理与不同加密产品相关的风险，包括现货和衍生品。该团队在快速变化和复杂的交易环境中开发和实施交易策略。
我们正在寻找一位经验丰富的交易分析开发人员加入我们的量化交易团队，在推进我们的数据和人工智能基础设施方面发挥关键作用。此角色结合了传统的量化开发和尖端的人工智能平台工程，专注于构建服务于数据分析和人工智能工作负载的强大、可扩展系统。理想的候选人将弥合高性能交易系统和现代人工智能能力之间的差距，确保在这两个领域的可靠性、性能和可操作的洞察力。
核心职责
• 数据平台与分析
• 使用Kafka、Flink和ETL技术设计、构建和操作高吞吐量的批处理和流数据管道
• 开发和优化时间序列、财务指标和交易活动的分析数据模型
• 实施和管理具有成本意识架构的分析数据库（ClickHouse、MongoDB、BigQuery、Snowflake或类似）
• 构建具有强大回填和对账功能的幂等数据管道
• 为数据质量、新鲜度和管道可靠性创建全面的监控
• 人工智能平台开发
• 设计、构建和操作服务于多个交易团队的内部AI平台
• 开发具有优化HNSW索引和混合检索能力的向量搜索系统
• 实施检索质量（Recall@K、MRR、nDCG）和RAG系统的评估框架
• 构建可重用的AI工具，包括标准化的RAG管道、提示管理和自助服务工作流
• 使用现代框架（LangGraph、A2A、MCP）创建和维护代理系统，重点关注可控性和可审计性
技术要求
• 必备基础
• 在高性能环境中有5年以上Python和Java的生产经验
• 强大的软件工程基础：系统设计、数据结构、算法、数据完整性、准确性和性能优化
• 精通Linux、Github和现代CI/CD实践
• 具有AWS云服务和Kubernetes编排的丰富经验
• 熟悉在金融/交易环境中处理大规模复杂数据集
• 数据平台专长
• 高级SQL，具有窗口函数和查询优化、实时数据同步以及数据库设计和基础设施支持
• 具有数据工作流和消息编排（Airflow、Jenkins、AMPS等）的经验
• 交易分析的指标设计和实施（PnL、风险、余额和交易对账、回填和性能调优）
• 使用Grafana、TradingView和BI工具进行时间序列数据可视化
• 在生产环境中使用Kafka、Flink和事件处理
• 人工智能平台能力
• 向量搜索系统设计和优化（召回/延迟/内存权衡）
• 检索系统评估方法和质量框架
• RAG管道架构和优化技术
• LLMOps实践，包括模型生命周期和提示管理
• 在生产环境中使用AI代理框架的经验，如A2A和MCP
• 使用LangGraph / LangChain构建AI工作流，并将AI模型与数据和工具连接以创建更智能的应用程序
优先资格
• 金融/交易领域
• 在交易系统、量化金融或金融技术方面的经验
• 理解市场数据，使用Rest API / Web Socket进行数据订阅
• 了解加密货币市场、去中心化金融和相关技术
• 职业属性
• 出色的问题解决能力，能够在压力下表现
• 强大的沟通能力，促进跨团队合作
• 对系统可靠性和性能优化的积极主动态度
• 在快速发展的AI/ML领域中保持持续学习的心态
• 实用工程严谨性与创新解决方案开发的平衡
Crypto.com的生活
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