通用型软件开发工程师

【公司/团队简介】
我们是一支专注于AI建模与量化的专业团队。目前团队正处于模型迭代与系统升级的加速期，我们追求极致的数据处理效率与实盘反应速度。在这里，你将直接参与交易系统的工程化落地，并与资深研究员共同解决最具挑战性的性能瓶颈问题。
岗位职责
量化工具中台化： 负责开发与维护团队内部的量化研究平台，将复杂的模型信号、特征数据通过 Vue/React 进行直观的可视化展示。
高性能 API 开发： 使用 FastAPI/Flask 构建低延迟的数据服务接口，支持策略回测与实盘监控的数据请求。
实时监控系统： 基于 WebSocket 开发实盘看板，实现行情波动、订单流动态及模型预警信号的秒级实时推送。
工程性能优化： 协助数据工程师优化数据链路，利用 Cython/C++ 编写高性能插件，分担大规模数据（如 CSV, Parquet）的处理压力。
跨部门协作： 处理策略迭代过程中的零散开发需求，作为“技术粘合剂”打通从底层数据到前端展示的全链路。
任职要求
经验背景： 1 年以上实际开发经验，计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历。
前端功底： 精通 HTML/CSS/JavaScript，熟练掌握 Vue3 或 React 框架，有独立开发复杂数据看板或仪表盘（Dashboard）的经验。
后端能力： 熟练使用 Python，精通 FastAPI、Flask 至少一种后端框架；深刻理解 RESTful API 设计规范及 WebSocket 异步通信机制。
数据库： 熟练使用 MySQL 进行业务数据存储，掌握 Redis 在高性能缓存和实时消息分发中的应用。
底层基础： 熟悉 C++ 语法，有 Cython、Pybind11 或 Python 扩展开发经验者优先。
素质要求： 具备极强的工程逻辑感和抗压能力，能够应对量化场景下的高频需求迭代。
加分项
了解量化交易基础知识（K线、Order Book、滑点、延迟等）。
有处理大规模结构化数据（Pandas, Polars, ClickHouse）的经验。
熟悉 Linux 环境、Docker 部署及自动化测试。