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【崗位職責(zé) 】 1. 核心策略研發(fā) : 負(fù)責(zé)高頻/中高頻量化交易策略的全生命周期開(kāi)發(fā)，包括因子挖掘、模型訓(xùn)練、回測(cè)驗(yàn)證及實(shí)盤(pán)上線。 深入研究市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu) (Market Microstructure)，基于Level-2/Tick數(shù)據(jù)通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)方法提取非線性Alpha信號(hào)。 設(shè)計(jì)并優(yōu)化日內(nèi)回轉(zhuǎn) (T0)、統(tǒng)計(jì)套利 (StatArb) 或 算法執(zhí)行 (Algorithmic Execution) 策略。 2. 高性能系統(tǒng)工程 (High-Performance Engineering): 維護(hù)并升級(jí)基于 C 17/20 的超低延遲交易系統(tǒng)，優(yōu)化 Tick-to-Trade 延遲至微秒 (μs) 級(jí)別。 參與構(gòu)建大規(guī)模分布式回測(cè)系統(tǒng)，利用 異構(gòu)計(jì)算 (CUDA/FPGA) 加速海量歷史數(shù)據(jù)的模擬與參數(shù)尋優(yōu)。 優(yōu)化內(nèi)存管理、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧 (TCP/UDP, Kernel Bypass/Solarflare) 及并發(fā)模型，確保極端行情下的系統(tǒng)穩(wěn)定性。 3. 數(shù)據(jù)科學(xué)與前沿探索: 追蹤 ICML, NeurIPS, ICLR 等頂會(huì)前沿算法（如 Transformer, Graph NN, Reinforcement Learning），并在金融時(shí)間序列中落地。 處理清洗PB級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（另類數(shù)據(jù)），構(gòu)建高可用的特征工程流水線。 【任職要求】 1. 教育背景: 學(xué)歷要求： 碩士或博士學(xué)位優(yōu)先，特別優(yōu)秀的本科生亦可。 專業(yè)方向： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、理論物理、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)硬理工科。 編程能力： 精通 C (STL, Template Metaprogramming, Lock-free data structures) 與 Python (Numpy, Pandas, PyTorch/TensorFlow)。 數(shù)學(xué)功底： 對(duì)隨機(jī)微積分、線性代數(shù)、凸優(yōu)化、時(shí)間序列分析有極深刻的理解。 3. 軟性素質(zhì) (Soft Skills): 極強(qiáng)的好奇心與Self-driven特質(zhì)，能夠適應(yīng)高強(qiáng)度的智力挑戰(zhàn)。 對(duì)數(shù)字極度敏感，具備極嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S能力和抗壓能力。