一、量化交易系统开发工程师

职位描述

岗位职责：

股票、期货交易系统的开发、优化和维护

设计与实现高并发的机器学习因子计算引擎

优化低延迟交易系统的网络、硬件环境

调研、接入程序化交易柜台，包括微秒级软件柜台的实施与部署

任职要求：

海内外知名高校，本科及以上计算机或相关专业学历

有 1 年以上工作经验或优秀应届生

熟悉 Linux 操作系统，以下满足其一：a. 熟练使用 C++14/17 和一门脚本语言 / b. 熟练使用 Python 3 和一门强类型语言

熟悉 git、code review、CI/CD 等 best practice

对量化交易、机器学习有浓厚兴趣

加分项：

ACM/ICPC、NOIP 或全国信息学竞赛获奖者

有大规模、高复杂度、mission critical 产品的维护经验

良好的系统设计能力，能从 performance、reliability、availability 多个方面设计系统

有操作系统、数据库、存储系统、分布式系统等计算机系统的底层开发经验（其中任一）

参与科研项目，在计算机国际顶会发表过论文

职位信息

工作地点

北京市-朝阳区, 上海市-黄浦区

职位类别

后端开发

二、量化研究员

如果你对于统计和数据挖掘感兴趣，你可以参与到基于 Metabit 自研 ML/RL 框架的 Feature Engineering 研究；

如果你对于 ML/DL 在 AI 量化中的应用感兴趣，你可以参与到机器学习模型的研究；

如果你对于 RL/Optimization 等工具感兴趣，你可以参与到投资组合优化的研究；

如果你对于 CV/NLP 等领域的知识感兴趣，你可以参与到进 Alternative Alpha 的研究；

如果你对于 RL/Stochastic Process 等模型感兴趣，你可以参与到下单算法和冲击模型的研究；

此外，你将和工程团队合作，为 Metabit 自研分布式系统、数据平台和交易系统提供详细的全面的需求意见和贡献代码，你的工作最终将对我们研究和实盘产生直接的影响。

基本要求

全球知名高校，计算机、数学、物理、统计或其他相关理工科专业；

熟悉 Linux 环境，具有较强的 Python 编程能力，熟练掌握 Python 科学计算库；

出色的概率统计能力，严谨的研究习惯；

具备良好的沟通能力和逻辑思考能力。

加分项

有 NOI、ICPC、CMO、CPhO 等竞赛经历且取得出色成绩；

曾在 CS/Stats top Journal/Conference 上发表文章；

Kaggle 机器学习竞赛获奖者；

有过 Prop Shop 、Hedge Fund 或 Tech 公司 的实习/工作经验。

三、强化学习量化研究员

岗位职责：

1. 利用RL的思想与模型，在信噪比低的金融市场中，研究量化策略的仓位控制算法。

2. 使用 RL/Stochastic Process 等模型，进行下单算法和冲击模型的研究。

岗位要求：

1. 计算机、运筹学相关专业，博士学历；

2. 具有扎实的深度强化学习知识基础，对MDP/Bellman Optimality/Dynamic Programming/Policy Optimization/Policy Gradient等强化学习概念有较深理解；

3. 熟悉强化学习领域内的代表性算法，并对强化学习某一子领域有一定的研究深度；

4. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），能够独立实现研究算法的开发与验证；

5. 优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

加分项：

1. 在顶会（SCI/ICML/NeurIPS/ICLR/IJCAI/AAAI等）以第一作者发表论文者优先考虑；

2. Kaggle 机器学习竞赛获得优秀名次者优先考虑。

简历投递方式：后台私信小编，或者将简历发送至邮箱lingc0516@163.com，我们会在当天给予回复！

灵辰

LINGC

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