浦东新区
职位详情
【岗位职责】：
构建并维护量化研究所需的数据平台，负责通联数据及各类第三方数据源（Wind/JoinQuant/Tushare等）的对接工作，设计高效稳定的数据接入与更新机制；
建立标准化的数据清洗、转换与存储流程，打造面向策略研究的因子数据库、行情数据库和基本面数据库；
为策略研究员提供便捷的数据调用方式（如封装Python API、SQL查询服务），降低数据获取的技术门槛。
开发与优化因子回测框架及交易策略回测系统
主导设计并实现通用性强、可扩展的因子回测框架与策略回测引擎，支持分钟级、日频等多种周期回测；
完善回测过程中的科学处理逻辑，涵盖复权、停牌、涨跌停、交易成本、滑点、跳空、持仓限制等关键环节；
配套开发可视化回测报告生成工具，支持归因分析与绩效评估（年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率、赔率、盈亏比等指标）。
提供技术支持与平台能力建设
为策略研究人员提供日常技术支撑，协助解决数据调用、程序运行、开发环境配置等相关问题；
开发通用工具模块（toolkit），封装常用功能（如因子标准化、去极值、行业中性化、IC分析等），提升整体研发效率；
推动代码规范落地、版本控制（Git）、自动化测试与持续集成实践，提升团队研发质量与协作效率。
参与量化研究协同与系统升级演进
紧密配合策略研究员，深入理解其研究需求，将复杂逻辑转化为可工程化实现的功能模块；
快速响应研究员在策略分支、新策略或策略迭代过程中的系统调整需求，灵活优化回测系统，助力提升策略验证效率与成果产出；
参与规划并推进量化投研平台中长期技术架构演进，为未来向资管交易系统的平稳过渡提供技术支持。
【任职要求】
候选人基本条件（硬性要求）
计算机、软件工程、金融工程、统计学或相关专业本科及以上学历；
具备3年以上工作经验，有量化金融或金融科技领域系统开发经历，兼具IT背景与金融交易经验者优先；
精通Python编程，熟练使用numpy、pandas、scipy、matplotlib等科学计算与数据分析库；
熟练掌握SQL，具备数据库设计与性能优化能力，熟悉MySQL、PostgreSQL或ClickHouse者更佳；
具备扎实的数据处理能力，能够独立完成从原始数据到研究可用数据的全流程加工；
了解至少一种主流回测框架（如Zipline、Backtrader、QuantConnect、掘金、聚宽等），若具备自研回测系统经验或拥有自主搭建的回测体系（非依赖第三方平台）则更具优势。
核心能力要求（关键点）
懂金融、懂策略、懂交易：掌握基本金融市场知识，理解多因子模型、Alpha因子、择时策略、风险控制、交易执行等核心概念，能与研究员进行专业交流；
工程思维突出：具备良好软件工程素养，熟悉模块化设计、接口抽象、异常处理、日志监控等机制，代码结构清晰且易于维护；
系统设计能力强：能够独立完成中等复杂度系统的整体架构设计，具备性能调优与系统稳定性保障能力；
具备主动服务意识：沟通顺畅，团队协作能力强，愿意以平台化视角支持研究工作，不局限于编码任务本身。
加分项（具备者优先考虑）
有对接通联数据、Tushare Pro、JoinQuant、聚宽等数据平台的实际经验；
熟悉Linux操作系统、Shell脚本、定时任务（cron）、Docker容器化部署流程；
掌握基础前端技术（如Dash、Streamlit、Flask），可用于构建简易数据展示或回测结果界面；
有从零开始搭建量化研究平台或因子工厂（factor factory）的实际项目经验；
具备实盘交易系统开发或系统对接经验者优先录用。
构建并维护量化研究所需的数据平台，负责通联数据及各类第三方数据源（Wind/JoinQuant/Tushare等）的对接工作，设计高效稳定的数据接入与更新机制；
建立标准化的数据清洗、转换与存储流程，打造面向策略研究的因子数据库、行情数据库和基本面数据库；
为策略研究员提供便捷的数据调用方式（如封装Python API、SQL查询服务），降低数据获取的技术门槛。
开发与优化因子回测框架及交易策略回测系统
主导设计并实现通用性强、可扩展的因子回测框架与策略回测引擎，支持分钟级、日频等多种周期回测；
完善回测过程中的科学处理逻辑，涵盖复权、停牌、涨跌停、交易成本、滑点、跳空、持仓限制等关键环节；
配套开发可视化回测报告生成工具，支持归因分析与绩效评估（年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率、赔率、盈亏比等指标）。
提供技术支持与平台能力建设
为策略研究人员提供日常技术支撑，协助解决数据调用、程序运行、开发环境配置等相关问题；
开发通用工具模块（toolkit），封装常用功能（如因子标准化、去极值、行业中性化、IC分析等），提升整体研发效率；
推动代码规范落地、版本控制（Git）、自动化测试与持续集成实践，提升团队研发质量与协作效率。
参与量化研究协同与系统升级演进
紧密配合策略研究员，深入理解其研究需求，将复杂逻辑转化为可工程化实现的功能模块；
快速响应研究员在策略分支、新策略或策略迭代过程中的系统调整需求，灵活优化回测系统，助力提升策略验证效率与成果产出；
参与规划并推进量化投研平台中长期技术架构演进，为未来向资管交易系统的平稳过渡提供技术支持。
【任职要求】
候选人基本条件（硬性要求）
计算机、软件工程、金融工程、统计学或相关专业本科及以上学历；
具备3年以上工作经验，有量化金融或金融科技领域系统开发经历，兼具IT背景与金融交易经验者优先；
精通Python编程，熟练使用numpy、pandas、scipy、matplotlib等科学计算与数据分析库；
熟练掌握SQL，具备数据库设计与性能优化能力，熟悉MySQL、PostgreSQL或ClickHouse者更佳；
具备扎实的数据处理能力，能够独立完成从原始数据到研究可用数据的全流程加工；
了解至少一种主流回测框架（如Zipline、Backtrader、QuantConnect、掘金、聚宽等），若具备自研回测系统经验或拥有自主搭建的回测体系（非依赖第三方平台）则更具优势。
核心能力要求（关键点）
懂金融、懂策略、懂交易：掌握基本金融市场知识，理解多因子模型、Alpha因子、择时策略、风险控制、交易执行等核心概念，能与研究员进行专业交流；
工程思维突出：具备良好软件工程素养，熟悉模块化设计、接口抽象、异常处理、日志监控等机制，代码结构清晰且易于维护；
系统设计能力强：能够独立完成中等复杂度系统的整体架构设计，具备性能调优与系统稳定性保障能力；
具备主动服务意识：沟通顺畅，团队协作能力强，愿意以平台化视角支持研究工作，不局限于编码任务本身。
加分项（具备者优先考虑）
有对接通联数据、Tushare Pro、JoinQuant、聚宽等数据平台的实际经验；
熟悉Linux操作系统、Shell脚本、定时任务（cron）、Docker容器化部署流程；
掌握基础前端技术（如Dash、Streamlit、Flask），可用于构建简易数据展示或回测结果界面；
有从零开始搭建量化研究平台或因子工厂（factor factory）的实际项目经验；
具备实盘交易系统开发或系统对接经验者优先录用。
2026-06-27 13:49
IP属地：上海
职位福利
本科3-5年要求数据开发经验其他数据开发经验非外包类其他PythonSQL
深圳市国诚投资咨询有限公司上海分公司
不需要融资 · 500-999人
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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