我们是一支专注于高频量化金融的团队，现诚邀一名数据开发工程师加入，主要承担数据处理、系统运维、统计分析及技术框架开发工作。本岗位适合计算机科学、数据科学、大数据、数学应用等相关专业背景的优秀人才。你将参与构建高效稳定的数据通道，优化计算架构，并为量化策略研发提供坚实的数据支撑。

岗位职责
•设计并实现数据管道，高效处理海量结构化与非结构化数据
•执行数据清洗、存储管理与查询性能调优，服务于量化交易与策略研究需求
•参与Linux系统运维，优化服务器资源配置，保障交易系统的高可用性
•负责网络环境配置与安全管理（如固定IP设置、端口管控、SSH远程连接）
•持续维护与优化SQL/NoSQL数据库（PostgreSQL、MySQL、Redis、MongoDB），提升数据一致性与访问效率
•构建和改进Web应用及API服务，支持量化数据的分析展示与可视化呈现
•协同量化研究团队开展数据分析，助力策略迭代，满足高频交易场景下的数据需求

岗位要求
•本科或硕士学历，专业方向为计算机科学、数据科学、大数据、数学应用或相关领域
•精通Python开发（熟悉Pandas/Polars、NumPy、SQLAlchemy、Flask等工具），掌握C++或Go语言者更佳
•具备扎实的SQL与NoSQL数据库使用经验（包括PostgreSQL、MySQL、Redis、MongoDB）
•熟悉Linux操作系统管理（涵盖进程控制、权限管理、网络配置及Shell脚本编写）
•了解Docker、Kubernetes、systemd、crontab等运维工具，具备分布式部署实践经验者优先
•掌握基础网络知识（TCP/IP协议、DNS解析、代理机制、负载均衡、CDN原理）
•具备一定的Web开发或API接口设计能力（如使用Flask、FastAPI、Dash、Vue.js等技术）

加分项（非必需）
•拥有大规模数据处理平台使用经验（如Spark、Dask、Kafka）
•熟悉数据统计方法与机器学习技术（如回归模型、时间序列预测、特征工程）
•了解高频交易系统架构，或有交易所API对接经历者优先考虑
•具备实时流式数据处理能力（如WebSocket、KafkaStreams）

我们能提供
•深度参与高频量化金融领域的实际项目，接触真实交易数据的处理与分析全流程
•完善的技术成长体系，覆盖Linux运维、数据工程、网络架构与分布式计算等多个维度
•高性能计算环境下的系统调优实践机会，增强在金融科技行业的核心技术竞争力
•具有市场竞争力的薪酬待遇