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.SPAN 数据接入与验证
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消费 Kafka 渠道的合约市值、持仓、订单簿和行情数据；
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对接交易所 SPAN 参数库（风险数组、场景定义），并进行数据校验；
2.SPAN 计算引擎实现
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按照交易所发布的风险数组与场景规则，实现 SPAN 场景风险分析与组合保证金公式；
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优化多场景并行计算与 GPU 加速，确保批量头寸组合在 <1s 内完成保证金计算；
3.推理服务封装与集成
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将 SPAN 引擎封装为 gRPC/REST 服务，部署在 K8s 容器中；
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与 Data Ingestion Orchestrator、Kafka、Redis、Bank API 深度集成，实现自动化入金/出金前置检查；
4.监控与性能优化
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在 Prometheus/Grafana 中配置保证金计算延迟、失败率、异常保证金使用率等监控指标；
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设计交易账户实际金额端与Span模型端的双重校验与告警机制，防范系统误算；
5.文档与知识传承
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撰写 SPAN 模型实现文档、交易所标准场景说明与运维手册；
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对交易前台团队和财务部开展培训与分享，提升整体协作效率。
【职位要求】
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硕士及以上学历，金融工程、计算机、数学或相关专业；
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具有交易所 SPAN 模型或类似保证金清算结算引擎研发经验者优先；
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精通 Python/C++ 及 GPU 加速技术（CUDA、OpenCL）；
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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，熟练阅读分析各大交易所标准文档，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