富途证券
2027 Fresh Grad Hire - Algorithm Engineer (Financial Securities Algorithm R&D Fo
2027 Fresh Grad Hire - Algorithm Engineer (Financial Securities Algorithm R&D Fo
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai工具应用
Go
智能订单路由
期权定价
机器学习
算法优化
量化交易
金融工程
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
头部券商核心算法研发岗，起薪领先、技术栈前沿，侧重实盘性能优化与风险控制。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
3.9万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
31 个在招
职位详情
关于这个职位
面向2026至2027届应届毕业生，负责金融证券核心算法研发
主要工作包括设计并实现算法交易、量化模型及智能订单路由系统
研究优化TWAP/VWAP等执行算法及基于机器学习的策略
开发期权定价与波动率曲面相关算法
需结合AI工具提升研发效率，并与业务及技术团队进行中英双语沟通协作
最低要求
学历：金融工程、计算机科学、应用数学或相关理工科（STEM）本科及以上学历
金融知识：熟悉证券交易机制，对算法执行或期权定价有基础了解
在量化金融、券商、交易所或金融科技领域的实习或项目经验者优先
技术技能：扎实的编程基础
精通至少一门语言（如Python或Go）
能够将算法和模型转化为可运行的代码
具备机器学习基础知识者优先
工作属性：尊重金融业务、数据与规则
具备风险意识及对定价、执行结果和异常数据的敏感度
逻辑思维清晰，具备良好的沟通与协作能力
语言能力：优秀的中英文听说读写能力
能流畅阅读英文技术文献，并胜任日常与技术场景的双语沟通
工作职责
参与算法交易、量化模型及智能订单路由系统的设计与开发，将算法设计转化为可运行且可验证的系统实现
参与TWAP和VWAP等执行算法的研究与优化，以及基于机器学习的策略开发，重点关注执行性能与结果可复现性
参与期权定价与波动率曲面相关算法及系统的开发与优化，注重定价逻辑、参数及边界条件的准确性
合理运用AI工具提升研发效率，并对模型结果、执行情况及定价等关键输出进行验证
阅读英文技术文献、接口协议及相关市场材料，与业务及工程团队进行日常与技术层面的沟通协作
优先资格
具有机器学习、深度学习或期权定价的项目或研究经验
有将AI工具应用于模型研究或代码实现的实操经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触一线高频交易与核心定价引擎，技术栈前沿且业务壁垒极高
- 头部上市互联网券商提供规范的培养体系与清晰的晋升路径
- 实际操盘环境带来的项目履历极具行业竞争力
- 算法迭代需紧跟市场微观结构变化，学习曲线陡峭
- 适合数理基础扎实、对量化金融有强烈兴趣、追求技术深度且抗压能力强的理工科应届生
缺点 / 挑战
- 金融业务对代码容错率要求极低，需承受严格的合规审查与实盘压力
- 中英双语技术文档与跨部门沟通频率较高
角色解读
- 初期深耕交易执行与定价算法底层逻辑，中期可转向量化策略研发或系统架构师方向
- 长期可向首席量化工程师、算法交易负责人或金融科技产品专家发展，具备跨业务线转型潜力
- 负责金融交易系统中核心算法（如智能订单路由、执行算法）的设计、编码与落地测试
- 深入研究并优化量化策略模型（如TWAP/VWAP、期权定价），确保交易执行的低延迟与高准确率
- 结合AI工具辅助研发流程，持续验证模型输出与系统稳定性
- 扎实的计算机基础与Python/Go编程能力，能将复杂数学/金融模型转化为高效可运行代码
- 熟悉证券交易机制、期权定价原理及基础机器学习框架
- 具备极强的数据敏感度、风险控制意识及中英双语技术沟通能力
申请策略
- 提前研究富途核心交易产品的技术博客，准备针对“如何保证算法执行可复现性”或“期权希腊值计算边界条件”的技术问答
- 面试时展现严谨的数据验证习惯
- 突出STEM专业背景及GPA，详细列出Python/Go项目经历，强调算法复杂度优化与性能调优成果
- 如有量化竞赛、期权定价模型或机器学习实战项目，需附GitHub链接或详细指标
- 补充C++/Rust底层性能优化知识，熟悉常见执行算法（TWAP/VWAP/PoV）的数学推导
- 加强机器学习在时序预测或强化学习交易中的应用实践
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历
- 技术问题先明确约束条件（时间/空间复杂度、精度要求），再分步骤阐述设计思路，最后补充边界测试与性能监控方案
- 行为面试题聚焦“数据验证闭环”与“风险规避意识”
- 请手写或口述一个Python/Go排序或内存管理优化案例
- TWAP与VWAP算法的核心差异及适用场景是什么？
- 如何设计实验验证一个量化策略的执行效果是否可复现？
- 面对期权定价模型中的奇异边界条件，你会如何处理？
- 请描述一次你利用AI工具加速代码调试或模型训练的经历
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
头部上市金融科技企业为应届生提供高于市场平均水平的起薪与完善福利，薪资信号显示为偏高。
薪资信号偏高 (3.2千–4.5万/月)
成长发展
80较高
核心研发岗直接对接前沿量化模型与AI工具应用，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、机器学习、期权定价、TWAP/VWAP、AI工具
业务类型profit_center
工作生活
65中等
金融行业研发岗通常需保障系统稳定运行，可能涉及盘中值守或紧急修复，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于提升金融市场交易效率与定价透明度，技术成果直接赋能实体经济运转。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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