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职位详情
这是一个用代码改变投资的岗位——如果你精通Python开发，对数学建模与金融市场充满兴趣，欢迎加入，不要求金融背景，编程实力是关键！
量化策略开发是将数学模型与工程实践深度融合，通过编码实现自动化投资决策的技术领域。开发者主要承担三项核心职责：
1 策略落地实现，将研究员（策略师）的交易逻辑转化为可回测、可运行的程序模块；
2 数据处理与因子构建，清洗并分析大规模金融数据，支持模型迭代；
3 策略部署上线，在系统平台上保障策略高效、稳定执行。
该岗位对技术能力要求高，强调独立完成任务的能力：
核心目标——提升策略收益表现并控制风险敞口；
技术难点——应对低延迟响应、高并发处理、海量数据运算；
知识拓展——需快速掌握数学建模方法与金融业务规则；
相较传统软件开发更侧重性能优化与实盘稳定性。
任职资格：
1 学历与专业
全日制本科及以上学历，数学、计算机、工程、统计等相关专业优先；
985高校或海外QS前200院校背景为加分项（非强制要求）
2 经验与技能
具备两年以上Python实际开发经验（熟悉numpy/pandas/ta-lib/zipline等库），有大型互联网公司或软件企业项目经历，工作态度严谨，交付成果可靠；
掌握C++/Java/R/Matlab等其他语言者优先考虑；
了解API接口开发与对接流程，有主流策略平台使用经验者优先，如迅投QMT、聚宽等；
熟练运用SQL进行数据库操作。
3 综合素质
能适应交易时段内的高压节奏，具备快速反应能力；
代码结构清晰，重视模块化设计与长期维护性；
学习能力强，善于将复杂抽象需求转化为可行技术方案。
我们提供：
深度参与管理规模达千万美元级别资金的核心策略研发，接触行业领先的量化方法论；
与资深投资人协作共事的成长机会；
具竞争力的薪酬结构（基本薪资+绩效奖金+策略收益分成）；
扁平化组织架构，崇尚工程师文化的团队氛围。
岗位适配说明：
Q 我没有金融知识，可以申请吗？
A 可以，金融知识可在实际工作中快速积累，我们更关注候选人的编程功底与数理基础（如统计学、线性代数、微积分等）
Q 这个岗位和算法工程师有何不同？
A 算法工程师侧重通用模型调优，而量化开发更注重与金融场景结合，例如股价走势建模、市场微观结构分析等具体应用
量化策略开发是将数学模型与工程实践深度融合，通过编码实现自动化投资决策的技术领域。开发者主要承担三项核心职责：
1 策略落地实现，将研究员（策略师）的交易逻辑转化为可回测、可运行的程序模块；
2 数据处理与因子构建，清洗并分析大规模金融数据，支持模型迭代；
3 策略部署上线，在系统平台上保障策略高效、稳定执行。
该岗位对技术能力要求高，强调独立完成任务的能力：
核心目标——提升策略收益表现并控制风险敞口；
技术难点——应对低延迟响应、高并发处理、海量数据运算；
知识拓展——需快速掌握数学建模方法与金融业务规则；
相较传统软件开发更侧重性能优化与实盘稳定性。
任职资格：
1 学历与专业
全日制本科及以上学历，数学、计算机、工程、统计等相关专业优先；
985高校或海外QS前200院校背景为加分项（非强制要求）
2 经验与技能
具备两年以上Python实际开发经验（熟悉numpy/pandas/ta-lib/zipline等库），有大型互联网公司或软件企业项目经历，工作态度严谨，交付成果可靠；
掌握C++/Java/R/Matlab等其他语言者优先考虑；
了解API接口开发与对接流程，有主流策略平台使用经验者优先，如迅投QMT、聚宽等；
熟练运用SQL进行数据库操作。
3 综合素质
能适应交易时段内的高压节奏，具备快速反应能力；
代码结构清晰，重视模块化设计与长期维护性；
学习能力强，善于将复杂抽象需求转化为可行技术方案。
我们提供：
深度参与管理规模达千万美元级别资金的核心策略研发，接触行业领先的量化方法论；
与资深投资人协作共事的成长机会；
具竞争力的薪酬结构（基本薪资+绩效奖金+策略收益分成）；
扁平化组织架构，崇尚工程师文化的团队氛围。
岗位适配说明：
Q 我没有金融知识，可以申请吗？
A 可以，金融知识可在实际工作中快速积累，我们更关注候选人的编程功底与数理基础（如统计学、线性代数、微积分等）
Q 这个岗位和算法工程师有何不同？
A 算法工程师侧重通用模型调优，而量化开发更注重与金融场景结合，例如股价走势建模、市场微观结构分析等具体应用
2026-06-25 12:08
IP属地：四川成都
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本科1-3年成果高激励金融工程PostgreSQLPandasMySQL机器学习经验灵活办公策略研究MongoDBNumpy量化交易开发经验Python
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