我们是一家领先的全球量化交易企业和流动性提供商，致力于提供卓越的风险调整后回报。通过结合全面的数学分析、丰富的金融市场知识以及尖端的人工智能技术解决方案，我们的交易模型经受住了时间的考验。我们是系统化决策、算法执行和主动风险管理领域的先驱。我们的团队由来自顶级投资银行的资深专业人士和拥有知名学府背景的毕业生组成。
在瞬息万变的资本市场中，端到端智能模型闭环是交易盈利的基石。我们构建了一个从多源实时数据采集与清洗、Vector/Graph RAG 混合检索，到结构化模型推理、自动化训练流水线、CI/CD 驱动的模型自动化部署与滚动升级的全流程平台，通过 NLP、深度学习、强化学习、时间序列和风险管理等前沿技术，不断提升对复杂市场的洞察力和执行力，确保交易分析与决策始终保持领先。
【职责范围】
1.Copula 数据准备与清洗
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消费 Kafka 通道的历史与实时行情、持仓、订单簿等数据；
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预处理多资产收益序列，去除异常值并进行标准化、去趋势处理；
2.Copula 模型研究与实现
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实现多种 Copula 家族：Gaussian、t Copula、Clayton、Gumbel、Frank 及 Vine Copula；
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构建多资产相关性矩阵与极端相关性预测序列；
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优化参数估计（MLE/IFM）与数值积分算法，提升高维下的计算效率；
3.推理服务封装与集成
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封装为 gRPC/REST 服务，部署在 Kubernetes 环境；
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与 Data Ingestion Orchestrator、Kafka、Redis 集成，实现 <2s 的实时相关性查询与预测；
4.监控与性能优化
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在 Prometheus/Grafana 中配置相关性计算延迟、失败率、资源使用等监控指标；
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调优 CPU、GPU、网络 I/O 与内存瓶颈，保障高并发下的稳定性；
5.文档与知识传承
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撰写Copula模型研发手册、接口文档与运维指南；
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对交易前台团队开展培训与分享，提升整体协作效率。
【职位要求】
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硕士及以上学历，统计学、金融工程、应用数学或计算机相关专业；
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3 年及以上 Copula 模型或多元统计建模经验；
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精通 Python（NumPy/SciPy）、R（copula、VineCopula）或 C++ 实现；
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熟悉 Kafka、Redis、Prometheus 监控与 Grafana 可视化；
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熟悉 K8s、Docker 容器化及 Helm 部署，具备 CI/CD 实践经验；
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优秀的故障排查与 on-call 响应能力，良好的跨团队沟通与文档撰写能力；
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具备高度的责任心，愿意签署严格的保密协议并履行保密义务；
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英语听说读写能力强者优先，可快速定位国际化组件文档与技术社区资源者优先，可适应海外公司轮派常驻者优先。
【福利待遇】
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具有竞争力的基本薪资与绩效奖金；
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扁平化管理体系与充满活力的创新团队文化；
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每年多次海外差旅及专项培训机会；
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五险一金、带薪年假、年度健康体检、团建活动等完善福利。
【工作地点】
上海、深圳、新加坡、旧金山
如有意向可将简历发至Careers@liangheng.top，请在邮件标题处注明： 姓名+申请职位