策略系统工程师

策略系统工程师将与策略研究员和其他软件工程团队密切合作，开发、升级和维护量化交易流程中的核心组件以及策略研发过程中相关的组合优化工具、仿真回测平台等。一方面通过对策略实现进行精细化打磨，使研究成果能够快速落地于实际交易环境中并降低交易摩擦成本和交易风险；另一方面通过与策略研究员的密切沟通，着力打造一个系统性的策略研发平台，进而提升整体策略研发效率。 岗位职责 设计开发量化研究平台及工具，支持交互式和批处理形式的量化研究计算，利用编译器/代码生成技术实现核心组件性能调优。 开发处理海量金融数据的量化系统，如仿真回测系统、分布式计算解决方案等。 主导量化算法工程化落地，包括组合优化、深度学习模型部署及低延时流式计算场景解决方案设计。 推进新业务场景的架构建设，覆盖多资产类别、跨境市场及不同投资周期/频率等。 持续优化高性能数值库，为量化研究提供策略建议和咨询。 主导Coding Agent在研发侧落地，开发Agent可调用的内部API与工具，搭建高可用RAG知识库，并将底层引擎与AI工具链封装为研究员友好的标准化产品。

【校招】 重点本科及以上学历，计算机、软件工程、电子工程等理工科相关专业。 熟练掌握C/C++、python，熟悉并发编程和并行编程，有扎实的算法与数据结构基础。 熟练掌握计算机体系结构相关知识，熟悉现代处理器CPU的微架构，有扎实的Linux系统编程基础。 具备扎实的数理知识，能理解常见的Quant数学常识。 对AI工程化落地具有浓厚兴趣，了解主流Coding Agent工具及大模型开发流程；具备基础的API调用及模型集成实践经验。 具有较强的沟通表达和学习能力，对新技术充满好奇心，有强烈的责任感和自我驱动力。

【社招】 重点本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等理工科相关专业。 3年以上相关领域工程经验。 精通C/C++、python，熟悉并发编程和并行编程，有扎实的算法与数据结构基础。 精通计算机体系结构相关知识，熟悉现代处理器CPU的微架构，有扎实的Linux系统编程基础。 具备AI工程落地能力，熟悉主流Coding Agent工具，能独立搭建高可靠Agent工作流；有轻量化开发及大模型部署、工具调用经验。 能深入理解Quant业务，具备复杂系统的设计和抽象能力，且有敏捷的项目沟通能力，以及优秀的工程交付能力。 加分项 具备实时低延迟时序数据处理引擎开发经验者优先。 有中间件研发、高并发调度、编译器研发设计、IR设计和优化经验者优先。 具有丰富的设计、构建和维护复杂分布式系统及架构经验者优先。 具备大规模GPU并行计算开发经验者优先。