About
關於 DeepTrading
我們正在構建百億美元量級的量化管理平台,技術體系與運營標準全面對標國際一線高頻量化機構。在這裡,你將直面全市場、全品類資產下極致低延遲的交易挑戰,同時將前沿人工智能技術深度嵌入交易系統的研發、測試與迭代全鏈路,以算法驅動決策,以算力重塑效率。
公司依託雄厚的自有資金與長期戰略投入,為平台穩健發展提供堅實底盤。管理層深諳技術價值,核心團隊由國內頂尖技術專家及頭部量化機構架構骨幹組成,堅持以技術為第一生產力,尊重每一行代碼背後的創造力。我們順勢而為,積極拓展全球市場接入,目前在多地區同步部署,業務版圖持續擴張。
正值高速成長期,公司在研發、人力與基礎設施上給予最大力度支持,以敏捷迭代與工程文化驅動團隊與業務的協同進化。我們信奉透明、求真、極客精神,也信奉技術應惠及更廣闊的社會。
集團始終踐行「技術向善」的理念,長期支持教育公益與科研激勵計劃,並向國內外多所頂尖高校提供捐贈及人才發展基金,助力前沿學科建設與未來創新者的成長。我們不僅交易市場,更投資未來。
—— Avenir DeepTrading:深入研究,精準執行。
Hackathon
Hackathon 挑戰賽 · 第一期
Avenir Group 內部量化策略挑戰賽:用 DPAI 開發策略,先模擬驗證,再打榜,按統一規則決出排名。
TRACKS
三大賽道
套利 · 中性 · 開放策略,獨立評分排名,每賽道限提交一條最終策略
TIMELINE
賽程
9/3 報名 → 9/14 模擬打榜 → 10/8 策略鎖定 → 10/9-10/31 正式打榜 → 11.6公佈結果
SCORING
評分權重
總收益 50% · 夏普比率 30% · 最大回撤 20%,百分位排名加權
PRIZES
獎項
Avenir Alpha 大獎;各賽道金獎 / 卓越獎 / 銳進獎
→ 完整榜單見 Arena 榜單站
實時排行榜 T-2 逐日承接 · 每日更新
| 排名 | 選手 | 賽道 | 總收益 | 夏普 | 最大回撤 | 淨值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| … | ||||||
Careers
加入我們
以下崗位長期開放,歡迎投遞簡歷至 [email protected]。所有崗位薪資面議。
崗位職責
- 主導設計研發交易、回測、風控、資金管理等系統架構
- 優化分佈式回測框架,支持高頻因子計算與大規模歷史數據檢驗
- 建立系統監控體系,保障實盤環境穩定性
- 配合策略團隊,搭建高性能回測平台及交易系統
任職要求
- 國內外重點院校本科及以上學歷,數學、計算機、金融工程等理工科專業,3 年及以上工作經驗
- 精通 C++ 語言,具備大規模代碼開發能力
- 不限行業,有大型基礎架構項目經驗者優先(分佈式計算、存儲、深度學習平台等均可)
崗位職責 · 量化策略實現與優化
- 負責股票、期貨、期權及創新金融產品的量化交易策略代碼實現,將研究員的策略邏輯轉化為高效、穩定的 C++ 代碼
- 對現有策略進行性能分析和代碼優化,降低延遲,提升執行效率
- 參與策略回測系統的開發與維護,確保回測結果的準確性和可靠性
崗位職責 · 低延遲交易系統開發
- 設計、開發和維護高性能低延遲交易系統,包括訂單管理、風險管理、行情數據處理、交易接口等模塊
- 優化系統架構,減少線程競爭、內存分配、系統調用等帶來的延遲開銷
- 參與交易所行情和交易接口的對接與維護(如 CTP、UST、FIX 等協議)
崗位職責 · 數據處理與分析
- 設計和維護高性能數據管道,處理 Tick 級、毫秒級高頻行情數據
- 開發數據清洗、對齊、因子計算等工具,為策略研究提供高質量數據支持
崗位職責 · 系統穩定性與監控
- 建立交易系統的監控告警機制,保障實盤交易的穩定運行
- 快速定位和解決線上系統問題,參與交易故障的複盤與優化
崗位職責 · 技術預研與創新
- 跟蹤 C++ 新標準、低延遲技術、硬件加速(如 FPGA、DPDK)等前沿技術,推動系統持續迭代
- 參與量化交易框架、工具鏈的建設和優化,提升團隊整體研發效率
任職要求 · 學歷與經驗
- 本科及以上學歷,計算機、軟件工程、數學、物理等相關專業
- 3 年以上 C++ 開發經驗,有量化交易、高頻交易、低延遲系統開發經驗者優先
任職要求 · 技術能力
- 精通 C++11/14/17 標準,熟悉 STL、模板編程、多線程編程、內存管理、性能調優
- 熟悉 Linux 環境下開發調試(GCC / GDB / Perf / Valgrind 等),掌握 Shell / Python 等腳本語言
- 熟悉網絡編程(TCP/IP、Socket、ZeroMQ 等),對低延遲網絡優化有深入理解
- 了解常見交易接口協議(CTP、FIX、Binary 等)者優先
- 了解量化策略基本概念(因子、回測、風控等)者優先
任職要求 · 綜合素質
- 具備良好的代碼習慣(清晰、可維護、可測試),熟悉 Git、CI/CD 等開發流程
- 具備較強的問題分析和定位能力,能夠在壓力下快速解決複雜系統問題
- 對量化交易有濃厚興趣,具備良好的團隊協作和溝通能力
加分項
- 有自研低延遲交易框架或中間件經驗
- 熟悉 KDB+/q、ClickHouse 等時序數據庫
- 有 Top 量化私募或自營交易公司工作經驗
崗位職責
- 參與設計並研發高性能交易系統、分佈式回測平台、實時風控及資金管理核心架構
- 在指導下優化大規模分佈式回測框架,支持高頻因子計算、海量歷史數據仿真檢驗及策略迭代效率提升
- 參與構建全鏈路系統監控體系,保障實盤交易環境的高可用性與穩定性,快速定位性能瓶頸
- 在指導下深度配合策略研究團隊,搭建低延遲、高吞吐的回測與交易一體化平台,並探索 AI 模型在交易執行與信號生成中的工程化落地
任職要求
- 國內外重點院校本科及以上學歷,計算機科學、軟件工程、數學、金融工程等理工科相關專業(計算機專業優先)
- 精通 C++ 語言,熟悉 C++17/20 標準,具備紮實的數據結構與算法基礎,有大規模代碼開發和性能調優經驗
- 熟悉 Linux 系統編程、網絡編程及多線程並發,具備良好的工程化編碼習慣
- 有大型基礎架構項目經驗者優先(如分佈式計算、分佈式存儲、高性能計算、深度學習訓練平台等)
- 應屆畢業生實習生可投遞,公司提供完善的導師帶教與實戰成長體系
加分項
- ICPC / CCPC 等程序設計競賽區域賽銀牌及以上
- 有 AI 開發經驗,熟悉 TensorFlow / PyTorch 等框架,了解模型推理優化或強化學習在金融領域的應用
崗位職責 · 測試框架與工具開發
- 設計並開發量化交易系統的自動化測試框架,支持單元測試、集成測試、壓力測試、回歸測試等多種測試類型
- 構建模擬交易環境,支持策略與交易系統的仿真測試,確保模型與執行的端到端一致性
- 開發性能測試工具,精確測量系統延遲、吞吐量、抖動等關鍵性能指標
崗位職責 · 交易系統質量保障
- 負責核心交易引擎、訂單管理系統(OMS)、風控系統、行情接入模塊的質量保障工作
- 設計針對高頻交易場景的測試用例,覆蓋邊界條件、異常情況、並發衝突等高風險場景
- 參與系統代碼審查,從可測試性、健壯性角度提供技術建議
崗位職責 · 回測與策略驗證
- 搭建回測框架的驗證機制,確保回測結果與實盤執行的一致性,發現並修復回測與實盤的偏差(backtest-to-live gap)
- 協助量化研究員驗證策略邏輯,確保因子計算、信號生成、訂單執行的正確性
崗位職責 · 持續集成與質量體系建設
- 搭建 CI/CD 流水線,實現代碼提交後的自動構建、測試與部署
- 建立質量度量體系,跟蹤測試覆蓋率、缺陷率、系統穩定性等指標,推動整體質量提升
- 參與生產環境故障複盤,編寫測試用例防止問題複現
任職要求 · 教育背景
- 本科及以上學歷,計算機、軟件工程、電子信息、自動化等相關專業
任職要求 · 專業技能
- 精通 Python、C++ 或 Java,具備良好的代碼風格與設計模式意識
- 熟悉主流測試框架(如 pytest、Google Test、JUnit),有自動化測試框架搭建經驗
- 熟練使用 Git、Jenkins、Docker 等 CI/CD 相關工具
- 熟悉 SQL,了解時序數據庫(如 ClickHouse、InfluxDB)者優先
任職要求 · 經驗要求
- 5 年以上測試開發或軟件開發經驗(初級崗位可放寬)
- 有金融交易系統、量化平台或低延遲系統測試經驗者優先
- 有性能測試、混沌工程、穩定性建設經驗者優先
任職要求 · 綜合素質
- 對質量有極致追求,具備強烈的責任心與風險意識
- 邏輯嚴謹,善於發現邊界條件與潛在問題
- 良好的溝通能力,能夠與開發、研究、交易等多角色高效協作
加分項
- 熟悉金融交易領域知識,了解訂單類型、市場微觀結構、FIX 協議等
- 熟悉混沌工程工具(如 Chaos Mesh、Gremlin)或有生產環境穩定性演練經驗
- 有量化回測系統開發或驗證經驗
- 通過 CFA 一級或具備金融知識背景
簡歷投遞:[email protected]
Avenir Group
與更大的金融創新網絡並肩
01
集團背書
Avenir Group 旗下高頻交易公司,依託集團全球化佈局與資源網絡
02
長期投入
雄厚自有資金與長期戰略投入,多地區同步部署,業務版圖持續擴張
03
技術向善
長期支持教育公益與科研激勵,助力國內外頂尖高校學科建設
技術驅動
自研低延遲交易與行情系統,從網絡鏈路到策略執行全棧可控,性能優化深入到指令與緩存層級。
全球視野
覆蓋全球主流加密貨幣交易平台,7×24 小時運行,跨地域基礎設施與多市場數據協同。
AI 原生
AI 深度融入研發、測試與研究工作流,DPAI 平台讓策略想法到上線驗證的路徑持續縮短。