瀚富资产管理 python jobs (salary & requirements)

职位描述（Position Overview）
我们正在寻找一位经验丰富的 Python 开发工程师，负责期权类衍生品自动化交易策略的设计、开发与优化。你将与量化研究团队紧密合作，参与中高频交易系统的建设，涵盖做市、波动率套利及对冲类策略，并确保交易系统在连续交易环境下具备高可用性与低延迟表现。
核心职责（Key Responsibilities）
1、策略实现
负责期权交易策略（如做市策略、波动率套利、价差/基差类策略）的Python 实现与生产环境部署；
将量化研究成果转化为稳定、可扩展的交易代码；
2、交易引擎开发
参与交易执行引擎的开发与维护，包括订单管理系统（OMS）、风控模块及交易接口的集成；
优化交易流程，确保订单执行的稳定性与一致性；
3、风险监控
构建实时风险监控工具，重点覆盖期权希腊字母（Delta / Gamma / Vega / Theta）；
设计并实现自动对冲与风险控制逻辑，应对市场剧烈波动场景；
4、回测系统
开发高仿真回测框架，支持高频或 Tick 级别数据回放；
在回测中充分考虑滑点、手续费、成交深度等因素对策略绩效的影响；
5、性能优化
针对 Python 交易系统进行性能调优（如 Asyncio、Numba、Cython 等）；
处理高并发行情推送与交易请求，提升系统整体响应效率；
任职要求（Job Requirements）
1、 技术能力（Technical Skills）
1）.Python 能力扎实，
3 年及以上 Python 实际开发经验；
熟悉异步编程（asyncio），能编写高性能、可维护的代码；
熟练使用 Pandas、Numpy、Scipy 等数据分析与数值计算库；
2）.衍生品与期权知识
熟悉期权基础理论（如 Black-Scholes 等定价模型）
深刻理解期权希腊字母及其在风险管理中的实际应用
对波动率、隐含波动率曲面建模有实践经验
3).交易系统经验
有行情订阅、交易接口（WebSocket / REST）开发经验
熟悉订单生命周期、撮合逻辑及交易系统稳定性设计
2、 加分项（Preferred Skills）
曾在量化交易团队、做市机构或对冲基金参与衍生品策略开发
熟悉分布式系统架构，有云平台（AWS / GCP）使用经验
有 Docker、Kubernetes 等部署经验
具备 C++ 或 Rust 背景，能参与更低延迟模块的优化
对金融衍生品市场结构与微观结构有深入理解