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.VaR 数据接入与清洗
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从 Kafka 消费金融行情、持仓、订单簿等多源数据流；
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实现数据预处理、异常值过滤与归一化，构建历史价格与头寸序列；
2.VaR 模型研发与实现
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设计并实现多种 VaR 计算方法：历史模拟、Delta–Normal、蒙特卡洛模拟与极值理论；
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支持日内 VaR（实时更新）与日尾 VaR（批量计算）的双流程，并集成多置信度（95%、99%）；
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开发 GPU 加速与分布式计算框架，提升海量 Monte Carlo 跑批性能；
3.实时推理服务封装
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将 VaR 引擎封装为 gRPC/REST 服务，部署在 Kubernetes GPU 节点；
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与 Data Ingestion Orchestrator、Kafka、Redis 深度集成，实现 <1s 的实时 VaR 推理；
4.监控与性能优化
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在 Prometheus/Grafana 中配置 VaR 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 VaR 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，金融工程、应用数学、统计学或计算机相关专业；
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3 年及以上 VaR 风控模型研发与生产化部署经验；
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熟练掌握 Python（NumPy/SciPy）、C++ 或 CUDA，实现高性能数值计算；
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精通 Monte Carlo、历史模拟与极值理论等风险计算方法；
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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