量化开发工程师（Quant Developer）

你的核心使命
将策略逻辑高效、准确、鲁棒地实现为可回测、可监控、可实盘的量化系统，让策略不再停留在PPT和Excel里。
主要职责
1策略工程化落地
· 将创始人/投研提出的策略逻辑独立转化为可运行的 Python 代码系统
· 从零搭建回测、信号生成、调仓执行模块，确保逻辑完整、无前视偏差
2端到端调试与验证
· 能自主完成“跑通 → 验证 → 修复 → 优化”闭环
· 对异常结果（如收益突增、回撤异常）具备快速定位与归因能力
3参数与规则调优
· 支持策略的动态调参需求（如调整敲出频率、对冲阈值、滑点假设）
· 构建敏感性分析工具，辅助决策“哪些参数稳健，哪些过拟合”
4善用 AI 工具提效，但不依赖
· 可使用大模型（如 千问、Kimi、Claude、ChatGpt）辅助生成模板代码、解释报错、优化性能
· 但必须能理解、审查、修改 AI 生成的代码，确保其金融逻辑正确、工程健壮
5交付可维护、可交接的系统
· 代码结构清晰，关键函数有注释
任职要求
我们更看重以下特质，而非学历或头衔：
· 能独立将金融逻辑转化为可运行代码
· 有从“跑不通”到“跑通”的完整调试经验
· 对量化交易有真实热情，而非仅视作求职跳板
· 敢于承认“我不知道”，但会立刻去查、去试、去解决
如果你有 GitHub、个人博客、课程项目、竞赛成果，欢迎附上——它们比成绩单更有说服力。

我们提供
· 高自由度：直接与创始人合作，策略决策链极短
· 强结果导向：不打卡、不写周报，只看交付质量与速度
· 技术成长：接触真实衍生品策略闭环，积累稀缺实战经验
创始人寄语
我们不相信简历厚度，只相信代码温度。
在这里，没有“学历门槛”，只有“问题清单”：
· 你能把一个模糊的策略想法变成可运行的回测吗？
· 代码报错时，你是放弃，还是 debug 到凌晨三点？
· 面对实盘与回测的巨大差距，你选择找借口，还是找原因？
如果你曾为跑通第一个期权定价模型兴奋不已，
如果你相信“能解决问题的人，就是高学历”，
——欢迎加入。
实习期间，我们只考核一件事：你解决了什么问题。
其他，都不重要。
我们寻找的，不只是同事，更是未来的合伙人
在这里，回报与实盘价值深度绑定：
· 你实现的策略若持续创造Alpha，将获得对应的业绩报酬激励；
· 对于极少数在策略落地、系统建设或风险管理上做出长期、不可替代贡献的核心成员，公司将开放内部合伙人通道，共享机构发展的长期红利。
我们不看学历出身，只看解决问题的能力与持续创造的价值。
如果你渴望在一个以能力定话语权、以结果论回报的环境中长期深耕，
这里，或许就是你从“执行者”走向“共建者”的起点。