我们是一支专注于高频量化金融的团队，现招聘一名数据开发工程师，主要承担数据处理、系统运维、统计分析及技术框架搭建工作。本岗位欢迎计算机科学、数据科学、大数据、应用数学等相关专业背景的优秀人才加入。你将参与构建高效稳定的数据体系，优化计算资源，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。
•负责网络架构配置与安全管理，包括固定IP设置、端口管控、SSH远程连接等。
•持续维护和优化SQL与NoSQL数据库（如PostgreSQL、MySQL、Redis、MongoDB），提升数据访问效率与一致性。
•构建并迭代Web应用与API接口，支持量化数据的分析展示与可视化呈现。
•协同量化研究团队完成数据分析任务，助力策略优化与高频交易实现。

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、应用数学或相关领域。
•精通Python开发（熟悉Pandas/Polars、NumPy、SQLAlchemy、Flask等工具），了解C++或Go语言者更佳。
•具备扎实的SQL与NoSQL数据库使用经验。
•掌握Linux系统操作与管理技能，涵盖进程控制、权限管理、网络配置及Shell脚本编写。
•熟悉Docker、Kubernetes、systemd、crontab等运维工具，有分布式部署实践经验者优先考虑。
•具备网络基础认知，理解TCP/IP、DNS、代理机制、负载均衡与CDN原理。
•有基本Web开发或API设计能力（如Flask、FastAPI、Dash、Vue.js）者优先。

加分项（非必须）
•具备大规模数据处理平台使用经验（如Spark、Dask、Kafka）。
•了解数据统计方法与机器学习技术，如回归分析、时间序列预测、特征工程等。
•熟悉高频交易系统架构，有交易所API对接经历者优先。
•具备实时数据流处理能力（如WebSocket、KafkaStreams）。

我们能提供
•深入参与高频量化金融核心业务，接触真实交易数据的处理与分析全流程。
•完整的技术成长路径，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实战锻炼，增强在金融科技领域的技术壁垒与竞争力。
•具有市场竞争力的薪酬待遇