澳蒂华
Software Engineer – Research Platform
Software Engineer – Research Platform
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
New York
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
分布式系统
大数据处理
服务编排
金融科技
集群管理
高性能计算
CUDA
AI 估算 · 133k–133k
该职位位于纽约，专注于高性能计算和金融科技交叉领域，技术要求高，涉及分布式系统和前沿技术，市场竞争力强，薪资水平优厚。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于构建和维护高性能研究平台的软件工程师职位
你将负责扩展平台能力，优化服务编排、作业调度、集群管理和大数据处理等核心服务，为全球研究团队提供高效的计算与数据平台，以支持大规模模拟和模型训练
你将使用Python和Rust等技术，探索前沿技术并将其整合到研究流程中，与交易员、研究员和工程师紧密合作，共同应对金融市场的复杂挑战
最低要求
拥有领导大型工程项目（large-scale engineering projects）的经验
具备扎实的工程直觉和对计算机科学基础（computer science fundamentals）的深刻理解
拥有分布式系统（distributed systems）的专业知识
精通Python是必需的
具备解决基础设施与研究赋能交叉领域复杂技术问题的能力
致力于在快速发展的环境中持续学习和改进
具备出色的沟通和协作能力，能够与全球的研究人员和工程师合作
愿意设定技术方向，推广工程原则，并做正确的事
工作职责
通过构建功能和提升性能来扩展Optiver Research Platform的能力，涵盖服务编排、作业调度、集群管理、大数据处理以及其他业务团队直接交互的核心服务
使用Python和Rust构建和发展一个完全托管的计算与数据平台层，以提高规模和可靠性
探索前沿技术并将其整合到Optiver的研究工作流程中，以提升性能并获得更好的洞察
与Optiver的全球业务团队（包括交易员、研究员和工程师）合作，将他们对市场的理解推向新的高度
优先资格
有C、C++或Rust的经验是加分项
有使用GPU和CUDA生态系统的经验是加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 行业与平台优势：在全球领先的做市商工作，平台直接服务于核心交易与研究业务，影响力大，能深入理解金融科技
- 职业发展环境：公司文化强调协作、卓越和持续改进，拥有来自全球的优秀同事，提供极具竞争力的薪酬和全面的福利
- 全栈视野：从硬件基础设施到上层应用工具都有涉及，能获得宝贵的全栈平台开发经验
- 技术门槛高：要求同时具备扎实的计算机科学基础、分布式系统经验和特定语言（Python/Rust）的深度技能
- 协作要求高：需要与全球多个团队（交易、研究、工程）有效沟通和协作，对软技能要求很高
- 适合对构建高性能、可扩展的基础设施有浓厚兴趣，具备扎实工程能力和分布式系统经验，并希望在金融科技领域深入发展的资深软件工程师
缺点 / 挑战
- 技术挑战与前沿性：接触大规模分布式系统、高性能计算和前沿技术（如Rust, CUDA），技术栈先进且富有挑战
- 高复杂度与压力：需要解决基础设施与研究赋能交叉的复杂技术问题，工作涉及金融市场的实时性要求，可能压力较大
角色解读
- 技术深度路径：可以成为分布式系统、高性能计算或特定编程语言（如Rust）领域的专家，负责更核心的平台架构
- 技术领导路径：随着项目领导经验的积累，可以转向技术管理岗位，如团队负责人或技术经理，负责平台团队的整体方向
- 领域专家路径：深入理解金融市场的量化研究需求，成为连接技术与业务的关键人物，或转向量化开发/研究岗位
- 开发和优化一个垂直整合的研究平台，负责服务编排、作业调度和集群管理等核心服务
- 使用Python和Rust构建并维护一个可扩展、可靠的计算与数据处理平台层
- 探索并集成前沿技术（如GPU/CUDA）到金融研究的工作流中，以提升性能和洞察力
- 与全球的交易、研究和工程团队紧密协作，理解业务需求并推动技术解决方案落地
- 扎实的软件工程基础和分布式系统知识，能够设计和处理大规模、高性能的计算问题
- 精通Python，并最好具备C/C++或Rust的系统级编程经验，以构建高效可靠的基础设施
- 具备领导大型技术项目的能力，包括技术方向设定、架构决策和跨团队协作
- 出色的沟通能力和解决问题的思维，能够在基础设施与业务研究需求的交叉领域开展工作
申请策略
- 深入研究Optiver作为全球做市商的业务模式和技术驱动文化，在申请和面试中展示你的兴趣和了解
- 准备讨论你过去如何将技术方案与业务目标（如提升效率、缩短实验周期）相结合的具体案例
- 重点突出领导或深度参与过的大型、复杂的分布式系统或平台项目，详细说明你的角色、技术挑战和成果
- 清晰展示你在Python方面的专业经验，并强调任何C/C++/Rust的系统编程项目，特别是与性能优化相关的
- 列举与高性能计算、集群管理、大数据处理或工作流编排相关的具体技能和项目经验
- 通过项目经历体现你解决复杂技术问题、设定技术方向以及与跨职能团队协作的能力
- 如果对Rust不熟悉，可以提前学习其核心概念，了解其在系统编程和并发方面的优势
- 深化对现代分布式系统设计模式、一致性协议和容错机制的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，确保逻辑清晰且有具体细节支撑
- 在回答技术问题时，不仅要说明“做了什么”，更要解释“为什么这么做”，展示你的设计权衡和决策过程
- 对于协作和软技能问题，强调沟通、同理心以及如何将技术方案与团队或业务目标对齐
- 请描述你设计或优化过的一个最具挑战性的分布式系统，你遇到了哪些问题，是如何解决的？
- 在Python和一种系统级语言（如C++或Rust）的混合环境中工作，你认为各自的优势和挑战是什么？请举例说明
- 你如何管理和优先处理一个涉及多个团队（研究、交易、工程）的大型平台项目的需求和依赖？
- 假设你需要将一个计算密集的研究任务加速10倍，你会从哪些方面进行技术调研和方案设计？
- 请分享一个你不得不推广一项新的技术或工程实践（并面临阻力）的经历，你是如何处理的？
职位点评
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