AI交易智能体开发工程师（Python方向）

岗位名称：AI交易智能体工程师（Python方向）

岗位职责：
1. 系统架构与核心开发：
- 主导高可用、低延迟自动化交易系统的架构设计、编码实现与持续维护。
- 开发核心交易智能体（Trading Agent），整合行情接入、信号生成、风控机制及订单执行等功能模块。
- 搭建并优化回测系统，支持交易策略的验证、调参与迭代升级。
- 构建高效稳定的数据流管道，实现对多交易所（如股票、期货、加密货币等）行情数据的实时或准实时处理。
- 负责各类数据库的管理与维护，包括Tick级数据存储、关系型数据库以及时序数据库。
- 设计并实施全面的风险控制机制，涵盖仓位控制、止损逻辑、资金曲线跟踪等，保障系统安全运行。

2. 策略研究与实现：
- 协同团队深入分析交易逻辑，将价值投资、统计套利等金融方法论转化为可执行的量化Python程序。
- 实现基于Nof1.ai思想的“自适应实验”体系，使交易智能体具备从市场反馈中持续学习和自主优化的能力。

3. 监控与部署：
- 建立完善的系统监控与告警机制，实时追踪智能体运行状态与性能表现。
- 承担生产环境下的部署、运维工作，并进行系统性性能调优。

职位要求：
1. 技术能力：
- 精通 Python，具备3年以上实际开发经验，熟练掌握其高级特性（如异步编程、元类、装饰器等）。
- 熟悉主流量化框架或拥有自研回测系统经历，例如vnpy。
- 掌握常用机器学习/深度学习工具（如scikit-learn, TensorFlow, PyTorch），并有实际项目应用经验。
- 具备至少一个金融市场（A股、美股、加密货币、期货）API对接经验，拥有2年以上量化研究或算法开发背景，了解相关市场规则与交易机制。

2. 系统能力：
- 深入理解软件架构与设计模式，能够编写结构清晰、内聚性强、易于扩展的代码。
- 熟悉数据库技术（SQL/NoSQL）与网络编程，具备构建高并发、低延迟系统的实践经验。
- 熟悉Linux操作系统环境，掌握Docker等容器化部署技术。

3. 个人特质：
- 具备强烈的责任意识与风险敏感度：充分认知金融交易系统的高要求，始终将代码安全性与系统稳定性放在首位。
- 出色的问题分析与解决能力，以及自主学习能力，能独立攻克复杂技术挑战。
- 具备良好沟通表达能力，可向非技术人员清晰阐述技术方案与潜在风险。
- 对人工智能技术与金融市场运作怀有高度热情与探索精神。

优先条件：
1. 具备实盘交易经历，熟悉市场微观结构者优先。
2. 有分布式系统或微服务架构设计经验者优先。
3. 掌握前端技术栈（如Vue/React），能独立开发策略配置与监控界面者优先。
4. 在开源社区有贡献记录，或在GitHub上维护高质量技术博客/项目者优先。