资产管理总部-量化开发岗

优缺点分析

角色解读

• 向量化策略研究员或量化团队负责人发展，深入策略研究
• 成为金融系统架构师，负责大型交易系统设计
• 向AI量化、数据科学等前沿领域深化，拓展技术边界
• 开发并维护量化研究平台，提供稳定的策略回测环境，支持投资经理进行策略研究
• 将量化策略部署到实盘交易系统，确保生产级稳定运行
• 搭建金融数据中台，实现数据清洗、入库和因子计算的自动化流程
• 与投研团队协作，解决系统开发中的技术需求
• 精通Python和C++，具备扎实的系统开发与性能优化能力
• 熟练掌握SQL及至少一种NoSQL数据库，理解消息队列的使用
• 了解量化交易系统架构，有大规模交易系统开发经验者优先
• 具备良好的沟通和团队协作能力，工作认真负责

申请策略

• 展现对金融市场的兴趣，如个人投资经验或相关课程认证
• 了解东方财富的业务生态，尤其是证券和资管业务，体现行业热情
• 突出量化交易系统或金融相关项目经验，特别是低延迟、高并发场景
• 展示Python/C++性能优化案例，如内存管理、多线程、异步编程等
• 强调数据处理和系统架构设计能力，包括数据库优化、数据管道搭建
• 补充金融衍生品知识，理解期货、期权等基础交易逻辑
• 学习分布式系统设计，如消息队列、负载均衡、容错机制
• 实战练习低延迟系统开发，使用C++进行网络编程和性能调优

面试指南

• 对于系统设计题，从需求分析、架构选型、性能优化、容错机制等方面逐步回答，结合实践经验
• 对于经验题，使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化描述，突出个人贡献和量化成果
• 如何设计一个低延迟订单系统？请画出架构图并说明关键优化点
• Python和C++在量化系统开发中各自的优缺点及适用场景是什么？
• 描述一个你优化过性能的系统案例，包括遇到的主要挑战和解决方案
• 谈一谈你对量化策略回测的理解，如何保证回测的准确性？
• 如何处理分布式系统中的数据一致性问题？
• 复习C++内存管理和Python异步编程（asyncio），准备相关代码示例