这家公司是一家高度受尊敬、以技术为中心的投资企业，涉足广泛的资产类别。他们的成功建立在量化研究、前沿工程和可扩展数据基础设施的结合之上。这里的工程师发挥着核心作用：他们设计、构建并维护支撑研究、交易和大规模数据分析的平台。
这是一个协作的环境，鼓励技术拥有权，重视工程工艺，影响深远的工作直接支持复杂的投资策略。
参与快速、可扩展的市场数据系统的设计和构建，这些系统被交易和研究团队广泛使用。
Python、云原生工具、容器化、大规模数据湖技术。
与杰出的量化研究人员、数据工程师和交易员密切合作。
影响架构决策，并持续优化管道性能。
享受强有力的薪酬和在高绩效工程组织中的长期职业发展。
设计、实施和维护高吞吐量、低延迟的管道，以大规模摄取和处理逐笔市场数据。
操作和优化时间序列数据库（KDB、OneTick），高效存储、查询和管理细粒度数据集。
为可扩展计算、存储和数据处理架构云原生解决方案，利用 AWS、GCP 或 Azure。
开发和维护基于 Parquet 的数据层；参与数据湖架构和元数据管理的演进。
与交易和量化团队密切合作，将数据需求转化为稳健的生产级管道。
实施监控、验证和自动错误处理，以确保数据完整性和管道可靠性。
保持数据管道、架构图和操作程序的清晰、准确的文档。
3年以上软件工程经验，最好专注于市场数据基础设施或量化交易系统。
• 扎实的 Python 专业知识，良好的性能优化和并发处理能力。
• 具有设计、构建和调优高容量环境中的逐笔数据管道的证明经验。
• 在分析、调试和优化复杂数据工作流方面有强大的背景。
• 具有时间序列数据库（KDB、OneTick）和/或性能关键的 C++ 组件的经验。
• 深刻理解金融市场、交易数据和量化工作流。
• 出色的沟通技巧，能够向工程师和非工程师清晰表达技术解决方案。 
