具备研究能力的量化开发工程师，致力于构建高性能、低延迟的量化交易系统，涵盖行情接入、订单执行、滑点控制、撮合对接等核心模块，支持多市场数据接入与交易执行。该岗位将与策略研究员密切合作，将策略逻辑快速落地为可实盘运行的系统组件，并确保系统在高频负载和极端行情下保持稳定与鲁棒。您将负责底层系统架构的持续优化，包括异步计算框架、并发数据流处理、内存管理与GC控制，同时参与系统化风控模块建设，如滑点监控、熔断机制、延迟保护与限频控制。此外，您还将参与自动化交易工具链开发，包括行情日志解析、回测引擎集成、微结构行为模拟器、实盘交易效果的后评估分析（Post-Trade TCA）等，提升策略执行闭环效率与风控能力。 理想的候选人拥有计算机科学、数学、物理、电子工程、金融工程等相关专业学历，具备扎实的系统编程基础与严谨的逻辑思维能力。至少熟练掌握一门高性能语言（如C++11/14/17或Rust），并具备异步编程、多线程网络编程或实时数据系统的实战开发经验。具备高频交易系统、撮合引擎、订单管理系统、或中心化交易所API对接相关项目经历者优先。应聘者需理解交易滑点、成交率、交易信号延迟等微观交易机制，熟悉延迟分析、内存调优、并发死锁识别与处理等系统调试技能。如具备Python/Cython策略辅助开发能力、Post-Trade分析经验，或曾参与知名量化团队的工程平台搭建，将被优先考虑。 任职要求： 博士学历，数学、金融工程、统计、计算机、运筹学等相关专业，具全球宏观、资产配置或量化策略研究背景。精通Python及C++之一，具高性能回测与量化基础设施经验，了解Clickhouse/kdb+等数据库工具，掌握Kubernetes、Airflow、Dask等云原生部署框架。熟悉概率建模、贝叶斯方法、马尔可夫过程、结构VAR、多因子模型与监督/深度学习。理解均值-方差、凯利公式、风险平价、交易成本建模与流动性预估机制。具有良好的逻辑表达与跨团队协作能力，能在策略委员会有效沟通、推动部署。优先考虑拥有Renaissance、Citadel、Two Sigma、Jane Street等量化机构经验，或博士阶段具因子建模、复杂系统、NLP、贝叶斯推断等研究成果者。 优先考虑的学校：1）金融工程方向：普林斯顿大学、巴鲁克学院、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院、芝加哥大学、哥伦比亚大学、佐治亚理工学院、康奈尔大学、纽约大学，中国人民大学、中央财经大学、对外经济贸易大学、南开大学，厦门大学；2）统计学学方向：斯坦福大学、加州大学伯克利分校、哈佛大学、华盛顿大学、约翰霍普金斯大学、芝加哥大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、密歇根大学安娜堡分校、杜克大学，北京大学、清华大学、复旦大学、中国人民大学、上海财经大学。经济学方向：麻省理工学院（MIT）、普林斯顿大学、斯坦福大学、芝加哥大学，哈佛大学、耶鲁大学、加州大学伯克利分校后，宾夕法尼亚大学、西北大学、哥伦比亚大学