Senior Software Engineer

优缺点分析

角色解读

• 成为交易系统架构专家，领导关键基础设施的设计和演进
• 向技术管理或资深研究员方向发展，在量化交易领域深入
• 结合AI和金融技术，成为跨学科创新人才，推动行业前沿
• 设计并维护全球分布式交易平台的核心服务，确保高可用和低延迟
• 与交易员合作，理解交易策略需求，快速实现系统优化
• 利用AI agents和LLM自动化代码生成、实验评估等开发流程
• 持续优化系统性能，解决微秒级延迟和吞吐瓶颈问题
• 精通C++或Python，具备大型服务器端开发实战经验
• 熟悉低延迟、高吞吐系统设计与优化技术
• 主动探索并应用AI前沿工具，如LLMs和Agent框架
• 优秀的复杂问题解决能力和团队协作沟通能力

申请策略

• 了解Optiver技术博客和文化，展现对交易系统的热情
• 准备一两个你独立负责的复杂系统优化故事，突出技术深度和业务影响
• 突出低延迟系统优化、性能调优的具体案例和量化成果
• 展示在分布式系统设计、高可用架构方面的项目经验
• 提及AI工具或LLM使用经验，如代码生成、自动测试等
• 强调与业务团队协作推动技术落地的经历
• 补充金融交易基础知识，了解市场微观结构和订单类型
• 学习AI agent框架（如LangChain）和LLM集成方法

面试指南

• 用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出分析过程和量化改进
• 系统设计题：先明确需求，再讨论架构，考虑可用性、一致性、延迟，最后扩展
• AI工具题：结合具体任务，说明工具选型、集成过程、效果评估
• 请描述一次你优化高延迟服务的经历，具体做了哪些改进？
• 如何设计一个全球分布式订单管理系统？关键设计权衡是什么？
• 你如何使用AI工具或LLM来提升开发效率？请举例
• 如果生产环境出现交易延迟激增，你的排查步骤是什么？
• 复习低延迟编程技巧（CPU缓存、内存管理、网络优化等）