【崗位職責】

1.策略全周期开发： 基于市场数据 （ ⾏情 、链上 、宏观等）， 独立进行因子挖掘 、策略构思 、Python代码实现 、回测验证及实盘部署。

2.策略持续迭代： 紧密监控实盘策略表现， 主动发现问题， 进行参数优化或逻辑改进， 推动策略进化。

3.研究與實驗： 探索新的市場機會 、數據源或模型方法 （ 如統計套利 、CTA 、中低頻Alpha等）， 設計並驗證新策略原型。

4. 风险管理： 理解策略风险来源， 参与设计和实施实盘风控规则。

【任職要求】

1.實盤經驗與盈利證明。

2.擁有量化策略的實盤研發經驗 （非模擬盤）。

3.能清晰展示⾄少—个由你主导或核心参与 、并产⽣过实盘盈利的策略案例， 阐述核心非敏感逻辑 、关键绩效指标 （ 如夏普率/最⼤回撤），以及你的贡献。

4.扎实的研究与改进能⼒。

5.具備獨⽴思考和解決問題的能⼒ ，有成功改進優化現有策略 （ 提升盈利 、降低回撤 、扩⼤容量等）的明確經歷。

6.掌握基礎的量化研究方法 （ 回測框架使用 、統計分析 、收益歸因等） 。

7.相關領域經驗：深入理解市場特性 ， 有持續跟蹤研究的習慣。

8.技術基礎：精通 Python （ Pandas, Numpy 等數據分析庫），熟練使用SQL 进⾏數據獲取。

9. 自驱⼒与责任感：极强的⾃我驱动能力 ， 对策略表现和结果⾼度负责， 能主动推进研究并解决问题。

【加分項】

一、學歷背景 1.顶尖院校數學/統計/物理/電腦/⾦融工程等相關專業碩士及以上學歷。

2.若學歷背景普通， 则需在實盤策略經驗與研究能力上表現極其突出。

3.數學 / 物理 等相關專業博士學歷，具備堅實的數理建模與研究能力，即使沒有金融或量化經驗，也歡迎申請。

二、量化工具链熟悉度 1.熟悉常用量化工具链 （ 如 Backtrader, Zipline, ClickHouse 等）。

三、机器学习应⽤经验 1. 机器学习在量化中应⽤的实战经验。 2.（TensorFlow/PyTorch）

四、风险管理建模知识 1.具备—定的风险管理建模知识。

五、溝通與協作能⼒

【福利】

1.不設上限的薪資體系 + 豐厚的績效獎金 +卓越的CUT分紅計劃

2.完善的福利體系，享受雙休、六險一金的全方位保障

3.全天候补给的零食站+丰富饮品，提供舒适的办公环境

4.定期举办高端团建活动，提升团队凝聚力与协作精神

5.傳統節日福利+生日祝福，感受企業文化的溫暖與關懷