Python 高級(jí)開(kāi)發(fā)工程師（量化平臺(tái)方向）
崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)量化交易策略研究平臺(tái)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)和核心模塊開(kāi)發(fā)
2. 構(gòu)建高性能回測(cè)引擎，支持多資產(chǎn)、多時(shí)間頻率的復(fù)雜策略回測(cè)
3. 開(kāi)發(fā)金融大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)海量歷史行情數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和分析
4. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)策略研究框架，為研究人員提供高效的策略開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證工具
5. 構(gòu)建實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)，對(duì)策略執(zhí)行過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警
6. 優(yōu)化系統(tǒng)性能，提升大數(shù)據(jù)量下的計(jì)算效率和系統(tǒng)響應(yīng)速度
專業(yè)技能要求：
1. 計(jì)算機(jī)、金融工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，3年以上 Python 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)
2. 精通 Python 及數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)（Pandas、NumPy、Scipy、Numba），具備性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)
3. 熟練掌握關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL/PostgreSQL）和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（Redis、MongoDB）
4. 具備時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（InfluxDB、DolphinDB）使用和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)
5. 深入理解量化交易原理，熟悉常見(jiàn)的量化策略和風(fēng)險(xiǎn)管理方法
開(kāi)發(fā)工具要求：
· 開(kāi)發(fā)環(huán)境： PyCharm、VSCode、Jupyter
· 數(shù)據(jù)處理： Pandas、NumPy、Dask
· 機(jī)器學(xué)習(xí)： Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
· 數(shù)據(jù)庫(kù)： SQLAlchemy、Redis-py
· 部署工具： Docker、Kubernetes
職業(yè)素養(yǎng)與事業(yè)心態(tài)要求：
1. 嚴(yán)謹(jǐn)負(fù)責(zé)的工作態(tài)度，對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和系統(tǒng)可靠性有極高要求
2. 出色的業(yè)務(wù)理解能力，能夠快速把握量化交易業(yè)務(wù)需求
3. 持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，密切關(guān)注AI/ML在量化投資領(lǐng)域的*新應(yīng)用
4. 優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與研究人員高效溝通和協(xié)作
5. 積極主動(dòng)的工作態(tài)度，善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并推動(dòng)解決方案落地
6. 創(chuàng)新思維，能夠?qū)⑿录夹g(shù)與業(yè)務(wù)需求有機(jī)結(jié)合，提升系統(tǒng)價(jià)值
7. 具備良好的職業(yè)道德，對(duì)工作成果和數(shù)據(jù)安全高度負(fù)責(zé)