急 量化投研基础设施工程师

Responsibilities

1. 建设实时 Signal Framework 负责设计、开发和维护实时信号生产框架，包括： ● 市场数据接入； ● Signal Service 调度和生命周期管理； ● RPC 通信框架； ● Signal 聚合和分发； ● 信号缓存和存储； ● 高可用服务部署。 2. 设计和维护 Signal Service 运行体系 参与建设研究员友好的 Signal Service 开发体系： ● 设计 Signal Service Scaffolding； ● 提供标准 SDK / Library； ● 支持多语言 Signal Service 接入； ● 定义数据协议和版本兼容机制； ● 提供本地调试和线上部署能力。 3. 建设量化研究工程化基础设施 将研究流程中的： ● 数据准备； ● Feature 计算； ● 模型训练； ● 模型评估； ● 信号生成； 逐步工程化、自动化。 包括： ● 分布式任务提交系统； ● 多机计算资源调度； ● 数据流水线； ● Feature Pipeline； ● Offline / Online 一致性体系。 4. 负责生产系统稳定性 负责自己模块的： ● 线上部署； ● 性能优化； ● 故障排查； ● 监控建设； ● 容量规划。 包括： ● 延迟分析； ● CPU / Memory profiling； ● RPC 性能优化； ● 数据链路问题定位。 5. 与量化研究团队协作 理解量化研究人员需求： ● 因子生产； ● 模型推理； ● 信号生命周期管理； ● 数据权限管理； 帮助研究代码完成工程化转变。

Requirements

1. 扎实的软件工程能力 具备： ● 2~5年以上软件开发经验； ● 独立负责复杂系统模块经验； ● 良好的代码设计能力。 熟悉： ● Python / C++ / Rust / Go 中至少一种； ● Linux 系统； ● 网络编程及并发编程； ● RPC 系统； ● 分布式系统； 2. 分布式系统经验 熟悉： ● 服务化架构； ● 微服务设计； ● RPC 通信； ● 服务发现； ● 配置管理； ● 高可用设计。 了解： ● gRPC / Thrift； ● Kubernetes； ● Docker； ● Service Mesh。 3. 高性能系统经验 具备： ● 延迟优化经验； ● 性能 profiling 能力； ● 高吞吐数据处理经验。 4. 数据处理经验 熟悉： ● 大规模数据处理； ● 数据 pipeline； ● 分布式计算。 了解： ● Spark / Flink / Ray / Dask 等计算框架优先。 5. 工程 Ownership 我们希望你： ● 不等待详细需求； ● 能主动拆解问题； ● 能独立完成模块设计； ● 能推动系统上线。 

Who this role is for

硕士及以上

Work schedule

发布日期：2026-06-04

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