Category: 人才招聘

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司，是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会和风险增加。我们致力于通过为中国金融行业打造高性能人工智能驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使严格的交易人员在监管框架内部有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 我们在吉隆坡和胡志明设有分支机构，组建起了国际化的开发团队。 【岗位概述】 我们正在招聘一位经验丰富的 C++ 工程师（高频交易方向），加入公司核心技术团队，推动低延迟、高性能的交易系统开发，赋能公司高频交易策略的迭代与优化。该岗位将与人工智能、机器学习团队紧密协作，面向实盘执行系统持续提升系统性能与稳定性。 【岗位职责】 加入公司核心开发团队，参与高频交易策略系统的开发、优化与维护； 为强化学习策略团队提供稳定、高效的技术支持与接口服务； 负责与全球各大金融市场建立行情数据连接，开发高效的数据处理与计算模块； 搭建与各大经纪商的订单交易接口，持续优化订单执行系统，确保系统具备低延时、低耦合、高性能及模块化特点。 【任职要求】 本科及以上学历，计算机、信息、通信等相关专业； 5 年以上 C++ 相关开发经验，具备低延迟系统开发背景； 熟悉 Linux 系统，具备 Linux Kernel 调优经验者优先； 熟悉高频交易领域中常见的数据结构与算法； 熟悉消息中间件（如 Kafka）、缓存系统（如 Redis），了解时间序列数据库（如 kdb+）； 有彭博 BPIPE 开发经验者优先； 有机器学习、强化学习项目经验者优先。 【核心技能要求】 精通 C++，特别是性能调优、多线程与内存管理； 熟悉网络编程、I/O 模型，了解常见网络协议栈； 熟悉市场行情接入与订单执行流程，了解 FIX 协议者优先； 具备良好的模块化编程能力与系统架构设计思维； 能够在压力环境下稳定输出，具备独立分析与快速定位问题的能力。 【加分技能】 熟悉 BPIPE 接入与二次开发； 有 Kafka、Redis、kdb+ 等组件实战经验； 有 AI 模型或量化交易算法部署经验； 熟悉金融行业交易系统合规要求与部署规范。 【技术栈】 […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司，是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会和风险增加。我们致力于通过为中国金融行业打造高性能人工智能驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使严格的交易人员在监管框架内部有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 【岗位职责】 ETL 流程设计与实施 设计、开发并维护以数据集成和数据治理为核心的 ETL 流程。 从多种数据源提取、转换并加载至基于 MySQL/PostgreSQL 的系统，用于报表、分析及运营。 关系型数据库开发 利用 MySQL 和 PostgreSQL 的高级功能（如分区、复制、索引），确保性能与可扩展性。 与数据分析师和业务相关方协作，设计满足业务需求的数据架构、关系模型及查询。 Redis & 内存缓存 将 Redis 集成为高性能缓存层，降低访问延迟、提升数据获取速度。 配置并维护 Redis 集群，包括分片、复制及故障转移策略。 监控 Redis 性能、排查故障，并针对高吞吐场景进行优化。 Apache Flink & 实时数据处理 使用 Apache Flink 构建并维护流式数据管道，实现实时分析与事件处理。 运用 Flink 的有状态流处理、窗口和检查点机制，保证数据流的容错性及低延迟。 与其他团队协作，将 Flink 与关系型数据库、消息队列以及 Redis 等数据源进行集成。 数据质量与分析 进行数据分析与画像，识别各种数据集中的质量问题。 在 MySQL/PostgreSQL 环境中制定并执行数据清洗策略及验证规则。 性能优化 监测查询性能并优化 SQL 语句、索引策略及资源使用，提升 […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司，是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会和风险增加。我们致力于通过为中国金融行业打造高性能人工智能驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使严格的交易人员在监管框架内部有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 【岗位职责】 实时数据处理 使用 Apache Flink 构建和优化实时数据流处理系统，处理毫秒级行情数据、期权希腊值、波动率以及新闻情绪计算。 基于 Flink CEP 设计并实现复杂事件处理逻辑，用于实时市场异常检测与交易信号生成。 内存存储与性能优化 利用 Redis 设计高效的实时数据存储与查询架构，实现秒级对海量逐笔行情数据的聚合与访问。 优化 Redis 集群性能，包括数据分片、持久化配置、内存管理以及高并发处理。 时序数据库集成 评估、实施并优化各类时序数据库（如 AWS Timestream、Apache Doris、阿里云 TSDB），以支持大规模、高吞吐的数据接入与实时分析。 与数据工程团队合作，确保端到端数据管道的稳健与可扩展性，并满足交易业务对超低延迟的需求。 量化策略支持 支持如分钟级 3-Way Collar 策略等量化交易策略的实时生成与动态调整。 与量化分析师及算法团队紧密协作，设计支持高频交易的底层技术框架。 Kafka & 消息管道 规划、搭建并维护基于 Kafka 的消息系统，以应对高流量的实时数据接收与分发。 根据业务需求配置 Kafka 主题、分区以及消费组，实现高吞吐量与低延迟。 监控并排查 Kafka 集群，确保数据管道的高可靠性与最小宕机时间。 系统稳定性与可扩展性 构建高可用分布式系统，保障实时交易系统的稳定性与低延迟。 设计数据流与存储的可扩展方案，支持数千只股票及期权的实时计算需求。 技术创新与优化 持续调研最新的大数据处理技术与数据库优化方案。 编写高质量的技术文档，并提供技术支持与培训。 【任职要求】 核心技能 本科及以上学历，计算机科学或相关专业，2 年以上分布式系统或金融大数据处理经验。 精通 […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司，是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会和风险增加。我们致力于通过为中国金融行业打造高性能人工智能驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使严格的交易人员在监管框架内部有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 【岗位职责】 Elasticsearch 生态系统（ELK） 负责 Elasticsearch、Logstash、Kibana（ELK）的运维准备及生产问题解决。 进行 Elasticsearch 集群的容量规划与分析。 定期执行 Elasticsearch 集群与索引的健康检查；收集并分析慢查询日志，定位性能较差的查询。 排查和优化 Elasticsearch 的性能问题，进行索引扩容并优化集群配置。 与多个利益相关方协作，分析需求、明确设计依赖关系、制定测试计划，并支持功能性及非功能性测试。 搭建并配置 Elastic Stack，确保安全的数据传输（例如通过 Beats、Logstash pipelines）。 配置 ELK 堆栈组件以采集、存储并可视化数据，满足业务需求。 Redis 设计并实施 Redis 架构，以支持高吞吐量、低延迟的缓存需求。 优化 Redis 性能，包括数据分片、持久化配置、内存管理以及高并发访问。 监控并排查 Redis 集群故障，主动识别并解决性能瓶颈。 Kafka & 消息系统 设计、部署并维护 Apache Kafka 集群，用于实时数据摄入与事件流处理。 配置 Kafka 的主题、分区和消费组，优化系统吞吐量与可扩展性。 通过监控和排查 Kafka 的性能、延迟及偏移量管理，确保数据管道的可靠性。 与跨职能团队协作，将 Kafka 集成到 ETL 工作流以及其他实时数据处理框架（例如 Flink、Redis）中。 Flink […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司，是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会和风险增加。我们致力于通过为中国金融行业打造高性能人工智能驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使严格的交易人员在监管框架内部有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 【岗位概述】 我们正在招聘一位经验丰富的 Python 运维工程师，专注于网络爬虫的开发与维护。该职位要求候选人具备扎实的 Python 编程基础以及丰富的网络爬虫开发经验。 【岗位职责】 设计、开发并维护分布式网络爬虫系统。 进行多平台信息采集、清洗和分析。 优化爬虫策略，提高数据提取效率。 实时监控爬虫进程并进行预警和反馈。 解决反爬虫技术难题，保证数据采集的稳定性。 参与爬虫相关的架构设计与开发工作。 【任职要求】 本科及以上学历，计算机相关专业优先。 精通 Python 编程，具有 3 年以上相关工作经验。 【核心技能要求】 熟悉 Linux 操作系统，具备较强的系统运维能力。 深刻理解 HTTP 协议及网络爬虫原理与技术。 熟悉常见的爬虫框架，如 Scrapy、pyspider。 精通 HTML、DOM 结构，并能够熟练使用 XPath、正则表达式、CSS 选择器进行数据提取。 理解常见的反爬虫技术并具备有效应对措施。 具备分布式爬虫架构和大规模数据处理经验。 【加分技能】 熟悉 Web 前端技术，对 JavaScript 动态渲染有所了解。 具备数据挖掘与机器学习经验。 熟悉 MySQL、MongoDB 等数据库操作。 具备链接分析经验（如 PageRank、TrustRank）。 拥有特征提取能力（例如页面质量评估、主题分析、LDA）。 能有效处理账户封禁、IP 屏蔽、验证码识别等复杂问题。 【技术栈】 编程语言：Python（必需），Shell（加分）。 […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。我们致力于为中国金融行业打造高性能的人工智能驱动基础设施，帮助交易团队在监管框架内高效管理模型与数据集，从而进行更深入的市场研究并做出更明智的交易决策。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 【岗位概述】 我们正在招聘一位精通 DQN（Deep Q-Network）及相关深度强化学习技术的工程师，应用于高频交易（High Frequency Trading，HFT）场景的研发与落地。该岗位需要在深入理解 Q-learning 和相关增强方法（如 Double DQN、Q-teacher、KL 监督等）的基础上，结合高频交易中的长序列数据、复杂市场波动和实时性需求，打造高性能、稳定的自动化交易策略模型。你将负责构建微秒到秒级别的强化学习交易代理，探究分层式（Hierarchical RL）多时间粒度建模，不断优化交易收益和风险控制。 【岗位职责】 DQN 模型开发与优化 设计并实现基于 DDQN/Double Q-Learning 的高频交易策略，对接秒级或毫秒级实时市场数据。 将 Q-teacher（动态规划/最优价值监督信号）与经典 TD 更新方法结合，提高模型收敛速度与稳定性。 实现 KL 监督、优先级经验回放等前沿技术，提升探索效率，缩短对大规模高频数据的训练周期。 交易环境构建与强化学习实验 搭建接近真实市场的高保真环境（包括多层级 LOB、实时成交撮合等），并设计合理的市场订单执行逻辑。 依据市场微结构特点，开发分层式/多时间粒度强化学习流程（如秒级低层策略、分钟级路由决策等）。 设计可扩展的大规模并行实验框架，对数百万级别的时序数据进行批量仿真与训练。 数据预处理与特征工程 与数据工程师、量化研究员合作，获取并清洗多源行情数据，如限价订单簿（LOB）、OHLC、技术指标等。 运用 Talib 技术指标（MACD、订单失衡、VWAP 等）与自研特征，增强 DQN 对市场价格动态的感知。 结合时间序列差分、去噪、分段等方法，提升对牛熊、震荡等不同市场趋势的建模准确度。 模型评估与风险控制 设计全面的收益及风险指标（如年度化收益、夏普比率、最大回撤等），对 DQN 策略进行多维度评估。 研究并实现多策略路由/池化方法（将若干在不同市场段表现优异的子策略进行组合），减少单一策略失效风险。 分析在极端市场条件（剧烈波动、网络延迟等）下的模型稳健性，提出改进与降风险建议。 持续优化与跨团队协作 与量化团队紧密沟通，理解业务需求并对接模型预测结果，提出具有可解释性的交易策略建议。 编写、维护相关技术文档与部署脚本，为内部团队及外部伙伴提供培训与技术支持。 不断追踪分层强化学习、动态编程、金融时间序列等领域的最新研究进展并引入到实际交易系统中。 【任职要求】 教育与背景 计算机科学、统计学、数学、金融工程或相关专业本科及以上学历。 […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战在于如何准确预测市场走势；传统模型往往难以捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并面临更高风险。我们致力于为中国金融行业打造高性能、AI 驱动的基础设施，帮助严谨的交易人员在监管框架内高效地管理多种模型与数据集，从而专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，取得卓越回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。 【岗位概述】 我们正在寻找一位熟悉 ARIMA-GARCH 时间序列建模的工程师，全面参与金融市场数据的建模与预测工作。该岗位需要在深入理解 ARIMA（含 ARMA、ARIMA、季节性 ARIMA）及 GARCH（含 ARCH、GARCH、及其扩展）等时序模型理论的基础上，结合统计检验、参数估计、模型诊断等关键环节，为量化交易与风险管理提供高可靠的模型支持。您将运用专业的数理和编程能力，对海量市场数据（例如股票指数、大宗商品价格等）进行数据预处理、建模、评估和部署，为公司在策略研究和风险控制方面提供有力保障。 【岗位职责】 ARIMA-GARCH 模型开发与优化 基于历史价格或收益率数据，构建 ARIMA（或 ARMA）模型，利用差分、ACF、PACF、EACF 等方法进行模型初筛与定阶。 对残差数据进行 ARCH 效应检验并使用 GARCH（或其扩展）模型进行深入建模，优化波动率预测并支持风险度量。 结合 AIC、BIC 等信息准则和统计检验（如 JB 检验、Ljung-Box 检验等），对模型进行选择、对比与改进。 使用极大似然（ML）、CSS、CSS-ML 等估计方法，完成对关键参数的稳健估计。 模型诊断与风险评估 根据模型残差进行正态性检验（QQ 图、JB 检验等），识别模型潜在问题并实施修正。 监控残差的自相关性与异方差特征，保证预测结果的稳定性与可信度。 借助 VaR、波动率置信区间等指标，对市场风险进行量化评估并提出改进建议。 结合 GARCH(1,1) 等主流波动率模型深入分析市场的剧烈波动及极端风险情况。 数据预处理与特征工程 深入理解金融时间序列特征：平稳性检验、差分处理、对数变换、异常值检测等。 对海量市场数据（如 S&P 500、大宗商品、外汇等）执行清洗、归一化、特征选取以及可视化分析。 综合运用 R、Python、MATLAB 等主流工具，提升数据处理与模型训练效率。 技术创新与算法拓展 跟踪学术与行业前沿研究，将神经网络（如 NAR、RNN）与传统时序模型结合，实现更优预测性能。 探索季节性 ARIMA、T 分布 […]

【公司简介】 上海量恒信息技术股份有限公司，是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会和风险增加。我们致力于通过为中国金融行业打造高性能人工智能驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使严格的交易人员在监管框架内部有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。     【岗位概述】 我们正在寻找一位拥有 深度学习与时间序列建模 经验的 CNN-LSTM 模型工程师。该岗位将主要负责研发和优化基于 CNN-LSTM 的深度学习模型，用于价格预测和情绪分析等复杂场景。候选人不仅需要具备扎实的机器学习与自然语言处理背景，而且需深入理解传统时间序列模型（尤其是 ARIMA、SARIMA、GARCH 及其局限性），能够将先进的深度学习技术（如 FinBERT、TextBlob 等文本情感分析方法）与传统时序预测方法相结合，为实际交易策略提供数据与模型支持。   【岗位职责】 深度学习模型开发与优化 设计、开发并维护基于 CNN-LSTM 等混合架构的深度学习模型，用于金融市场（如三文鱼现货价格）的预测与分析 与 LSTM、GRU、CNN、MLP 等常见深度学习模型相互对比，不断优化模型结构与超参数（卷积核大小、LSTM 单元、学习率、Dropout 等） 运用 MSE、RMSE、MAE、MAPE 等指标评估模型性能，并使用 Diebold-Mariano (DM) 检验 等方法验证模型差异的统计显著性   时间序列分析与传统模型理解 熟练掌握 ARIMA、SARIMA、GARCH 等传统时间序列模型，理解其假设条件与适用场景，并能分析这些模型在非线性与复杂波动环境下的局限性 将传统模型与深度学习模型进行效果评估与基准对比，为最终决策与策略落地提供支持 深入理解数据分解、平稳性检验、差分处理、季节性处理等时序分析关键步骤 情感分析与多变量建模 基于历史价格数据与新闻文本信息进行多变量时间序列建模，挖掘情感要素对价格走势的潜在影响 使用 FinBERT、TextBlob 等情感分析工具提取并量化文本情感特征；探究多源数据融合后对预测性能的影响 熟悉数据预处理、特征提取与归一化等流程，保证多源数据输入的质量和一致性 技术创新与系统集成 跟踪并研究深度学习、自然语言处理等前沿技术，将最新研究成果应用于交易系统与量化策略中 与数据工程与运维团队合作，参与大规模数据管道与分布式系统设计，确保数据流的高并发与低延迟 部署并维护深度学习模型在生产环境中的服务，监控模型预测偏差、及时识别和解决异常 跨团队协作与技术支持 与量化研究员及交易策略团队保持密切沟通，解读模型结果并提供可解释性支持 编写、维护并完善模型设计、数据流程与关键算法的技术文档，为公司内部技术团队及外部合作方提供培训和支持   […]

【关于我们】  我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 从事金融行业大语言模型（LLM）预训练算法研究、训练、应用，涉及多语言、知识增强、模型结构优化、模型性能提升等方面 公司人工智能实验室软硬件环境搭建工程和维护管理 并行多机多卡训练实验 高性能模型推理实验 人工智能前沿技术跟进研发，支持公司通用类和垂类预训练模型研发及效果持续优化   【要求】 国籍不限，2025届获得博士学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，具有金融知识背景优先 工程或机器学习算法有深厚的功底和经验 身体素质优秀，由衷热爱技术，可以在实验室一线写代码，查问题 敢于挑战未知难题，遇到难题时没有畏难情绪，能静心解决问题，查到底层，观察敏锐，逻辑清晰 有强烈的工作责任心，敢于承担未知责任，一流的的自学能力、沟通能力和自驱力 良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步 熟悉LLM、NLP、CV、语音相关的算法和技术，熟悉大模型训练、diffusion、RL算法者优先 有以下某一方向领域的实践经验优先：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage 英语听说读写流利   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海

【关于我们】 我们是一家领先的金融交易行业人工智能解决方案提供商。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战是如何准确预测市场走势，传统模型往往无法捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并增加风险，我们致力于通过为中国金融行业创建高性能AI驱动的基础设施来克服这些挑战。我们的人工智能解决方案，可以使顶级交易员在监管框架内有效地管理各种模型和数据集，使他们能够专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，从而产生卓越的回报。   【职责】 从工具和技术的层面，协助财务主管，对集团财务数据进行梳理、提取、整合，建立和执行各种财税工作任务； 深入分析财务数据和业务数据，善于利用SQL、Python、Tableau等语言和工具构建财务分析报表 梳理并优化现有财务数据分析工作的内容、流程和机制，深度挖掘财务数据价值，为财务部门决策工作提供支撑 对接公司内部系统开发工作，提供需求评审、测试、上线以及报表设计、数据标准化、数据转换、企业数据资产管理等方面的专业意见和建议 对接公司重点项目管理工作，借助数据分析，发现工作问题，提出改进意见，探索和研究提高ROI的方法   【要求】 本科及以上学历，财会、计算机、统计、数据分析、数据科学等相关专业； 具有金融交易/人工智能等领域3年以上财务数据分析工作经验者优先； 优秀的商业分析能力（结构化思维）、敏锐的数据洞察力和对数据分析工具、技术的学习、掌握能力； 具备良好的沟通协调能力、学习能力，成就驱动，极强的保密意识和良好的职业道德； 具备充分的数据处理和分析能力，熟练使用Office办公软件，擅长SQL、Python、Tableau或其他数据分析/数据可视化工具优先，擅长Hive、Spark等大数据处理工具优先，熟悉常用的财税工作统计分析模型及算法者优先。 熟悉国内或国际会计准则，具备财税管理工作相关从业资格证书优先； 英语听说读写流利优先；   【福利待遇】 可选择在国内远程办公，可达100%； 每年可在海外远程办公长达 25 天； 具竞争力的基本薪资及奖金； 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。 每年多次海外集体出游。 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。   【工作地点】 上海