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一、岗位职责 策略研发与实现：基于历史数据，利用统计学习、机器学习等方法，独立或合作开发股票、期货、期权等金融资产的量化交易策略。 模型构建与优化：负责从因子挖掘、特征工程到模型训练、回测验证的全流程工作，对策略的收益、风险、夏普率等核心指标进行深度分析。 系统开发支持：与IT团队协作，将研究阶段的策略代码转化为高效、稳定的实盘交易系统，确保低延迟执行。 数据管理：处理海量市场数据（Level-1/2、另类数据等），进行清洗、存储、维护，为模型提供高质量的数据源。 市场监控与迭代：持续监控实盘表现，根据市场变化及时调整模型参数或开发新策略，确保策略的长期有效性。   二、任职要求 教育背景：计算机科学、数学、物理、统计学、金融工程等相关专业，硕士及以上学历优先。 技术能力： 精通 Python：熟悉Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib等数据分析及机器学习库。 量化框架：有使用Backtrader, Zipline, vn.py, RQAlpha等回测框架经验者优先。 数据库：熟悉SQL，有使用PostgreSQL, MySQL等关系型数据库的经验；了解NoSQL（如MongoDB）者加分。 金融知识：具备扎实的金融市场理论基础，对多因子模型、CTA、套利、高频等至少一种策略类型有深入理解。 软技能：逻辑思维缜密，对数据高度敏感，具备良好的沟通能力和团队合作精神，能承受一定的工作压力。   三、加分项 (Nice to Have) 有Kaggle等数据科学竞赛获奖经历。 熟悉C++/Rust，有低延迟系统开发经验。 有实盘交易系统开发或维护经验。

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