【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】 实时数据处理： 使用 Apache Flink 搭建和优化实时数据流处理系统，支持毫秒级行情、期权希腊值、波动率及新闻情绪的动态计算。 设计并实现基于 Flink CEP 的复杂事件处理逻辑，用于实时识别市场异动和生成交易信号。 内存存储与性能优化： 使用 Redis 设计高效的实时数据存储和查询架构，支持海量 tick 数据的秒级聚合和访问。 优化 Redis 集群性能，包括数据分片、持久化配置、内存管理及高并发处理。 量化策略支持： 支持量化交易策略的实时生成和动态调整，例如分钟级的 3-Way Collar 策略。 与量化分析师和算法团队紧密合作，设计支持高频交易的底层技术框架。 系统稳定性与扩展性： 构建高可用的分布式系统，确保实时交易系统的稳定性和低延迟。 设计数据流和存储的扩展方案，支持千级股票和期权的实时计算需求。 技术创新与优化： 持续研究最新的大数据处理技术和数据库优化方案，推动系统性能和架构升级。 编写高质量的技术文档，并为团队提供技术支持和培训。 【要求】 基础技能： 计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上分布式系统或金融大数据处理开发经验。 精通 Redis，熟悉其数据结构、持久化机制和集群部署，能优化高并发场景下的性能。 精通Apache Flink，熟悉流处理框架的架构、状态管理及复杂事件处理（CEP） 编程能力： 熟练掌握C++、Java、Python、Scala等语言，具有扎实的编程基础。 有处理高吞吐低延迟场景的开发经验者优先，熟悉多线程编程和异步框架。 数据能力（加分项）： 熟练搭建Apache Doris、ES等数据库 熟练搭建Kafka、Minio等常用组件 熟悉彭博/路透/Facset金融数据产品结构 量化交易相关工作经验（加分项） 有金融行业、量化交易系统开发经验 了解tick数据计算和期权定价模型 熟悉希腊值和隐含波动率的计算逻辑 […]
Read More数据类工程师（Redis & Flink）
December 6, 2024 Careers2