期权量化开发工程师

职位名称：
期权量化开发工程师（美国期权数据抓取与量化工具）
公司/团队简介
我们是一个专注于美国股票与期权市场的量化团队，目前正开发一套自动化系统，用于实时抓取目标股票的期权链数据，并构建期权筛股器、策略回测、希腊值计算、隐含波动率分析及风险管理工具。
团队已积累多套成熟的期权量化策略（部分尚未代码化），现需快速将其转化为生产级Python工具链。项目处于早期MVP阶段，目标是打造稳定、高效、可长期迭代的期权量化工具平台。
工作职责
• 负责美国期权数据自动抓取模块的开发（实时/历史期权链、Greeks 计算、波动率曲面等）。
• 集成主流数据/交易API（如 Polygon.io、Alpaca、Interactive Brokers 等）。
•
基于团队已有成熟策略，快速完成代码化落地；构建量化分析与回测框架，支持期权定价模型、多腿复杂策略（如铁秃鹰、跨式、蝶式等）、信号生成及实时风控模块。
• 优化系统性能，确保数据抓取稳定、低延迟，支持自动化流程。
• 开发简单网页/桌面界面（使用 Streamlit、Dash 等快速实现，可选）。
•
负责项目模块的封装与部署（Docker、云环境或桌面应用打包），确保代码可维护、可扩展，形成完整交付物。
• 与团队协作，迭代优化工具和量化逻辑；
推动MVP从原型到可稳定运行的生产工具。
任职要求
• 本科及以上学历，计算机、数学、金融工程、统计学、软件工程等相关专业优先。
• 熟练掌握 Python（必须），精通 pandas、numpy、scipy 等数据处理与量化库；熟悉 vollib/py_vollib、QuantConnect、Backtrader、Zipline 等框架者优先。
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有实际量化项目经验，具备高难度代码实现能力（复杂多腿策略、实时执行引擎、风控逻辑、性能优化等）优先；有将Excel/伪代码策略转化为生产级Python代码的经验者加分。
• 有期权或衍生品量化经验优先：了解 Black-Scholes 模型、希腊值（Greeks）、隐含波动率、期权策略等。
• 熟悉至少一种美国期权数据/交易API（Polygon.io、Alpaca、IBKR 等）者优先。
•
有项目管理或框架重构经验者优先（能独立推进模块交付、代码规范制定、版本管理）。
• 有实际量化项目经验或 GitHub 相关作品优先（期权/美股方向加分）。
• 熟悉数据库（PostgreSQL）、Docker、云部署者
强烈加分
；C++ 或 Rust 经验者优先（用于高性能模块）。
• 良好的英文阅读能力（能读懂期权API文档和金融文献）。
• 强烈的学习能力和责任心，能独立解决问题，对美国期权量化有浓厚兴趣；
具备软件产品化思维（封装、部署、文档化）者优先。
我们提供
• 灵活的工作方式（远程办公或上海/北京/深圳等城市均可，兼职/项目制/全职均可协商）。
• 具有竞争力的薪酬待遇 + 项目奖金（根据经验和贡献灵活调整）。
• 直接参与真实美国期权量化项目，快速积累实战经验。
• 扁平化团队氛围，
与策略专家紧密协作，一起把成熟想法快速落地成可交付的量化工具。