公司简介：
深圳市金证科技股份有限公司（以下简称“金证”）成立于 1998 年，2003 年在上海证券交易所上市（股票代码：600446）。
金证坚持改革创新、紧抓产业机遇，在覆盖“一行□□” 及场外市场的大金融领域积极布局，同时提出并践行“金融科技”发展战略，致力于推动金融科技的创新发展。经过二十多年的发展，金证从一家金融软件公司发展成为集团化的金融科技企业，目前拥有近 20 家分子公司和平台子公司，员
工近 7000 人，是国内金融科技领军企业。
金证在稳固传统业务的同时，横向“拓展行业、拓展产品”，不断在新行业领域进行业务探索与产品创新。金证业务现已广泛覆盖证券、基金、银行、期货、保险、信托、综合金融、监管机构等领域，同时以软件技术为优势，带动智慧城市、IT 运维等业务迅速发展。
纵向发展方面，金证持续推动商业模式的转型升级，始终保持从“软件技术服务”1.0 业务，向“金融科技平台”2.0 业务和“科技金融服务”3.0 业务演进的态势。金证在继续深耕传统 1.0 业务的基础上，大力发展外包/租赁互联互通、流量收费等 2.0 业务平台，同时基于互联网和移动互联网， 探索运用创新技术提升金融服务能力，积极拓展资产管理、理财产品销售、私募、供应链金融、投顾服务等 3.0 业态。
金证高度重视金融科技创新，持续加大对云计算、大数据、区块链、人工智能等创新技术领域的科研/研发投入，矢志让新技术、新产品在行业得到更广泛的应用，从而用更高效的科技手段提升传统金融效率、服务金融创新。
技术助力金融，科技创造财富。金证集团将持续推动商业模式的转型升级和金融科技的落地应用，以创新助力腾飞，为社会进步和民生幸福做出我们的贡献。
近年来，金证股份重视产品与技术创新，研发投入持续增加，2018 年研发投入 6.21 亿，同比增长，23.27%；2019 年上半年研发费用为 2.97 亿元，同比增长 4.27%；公司表示未来将继续加大研发投入。
身处粤港澳大湾区的核心城市深圳，金证股份紧抓机遇，加强大湾区内合作共赢。

子公司介绍：
在组织架构上，金证率先采用“平台化发展”理念，构建金证财富、金微蓝、融汇通金、丽海弘金、金智维、金证前海、睿服科技、金证引擎、人谷科技、联龙博通、星网信通、盈通股份等平台子公司，金证已成为创新和创业的“双创平台”。

金融工程量化研究院：
金证股份金融工程量化研究院（Quantitative Investment Laboratory, QI Lab) 成立于 2020 年 5 月，核心团队由来自金融、数学、统计、计算机等各领域的资深专家和业界精英组成，致力于以数据、算法和算力为基础，从中国金融机构的实际投资业务场景出发，建立行业顶尖的多资产（权益、基金、固定收益、商品、汇率等）量化研究能力，打造全面、高效、实用的金融二级市场数据、策略和工具产品体系。

我们为用户提供：金融数据服务、量化投资策略、投前和投后工具。
我们的核心技术：金融工程技术、各种人工智能技术、机器学习算法、自然语言处理算法、深度学习算法、深度强化学习算法、跨领域算法、FPGA 技术、并行与分布式计算技术。
我们的研究方向：市场微观结构和高频交易、金融资产收益与风险预测、投资组合优化、基本面量化研究、基金配置策略引擎、智能收益率曲线、债券智慧定价、债券指数追踪和 Smart Beta 策略。
我们的使命：用技术和智慧引领中国新一代量化投资的发展。

金融量化研究院招聘岗位（按优先级排序）：

一、金融数据开发工程师（4 人） 岗位职责：

1. 负责金融大数据平台的架构设计和关键模块的核心代码的编写；
2. 负责金融大数据系统各个组件（包括 Spark 集群等）的业务监控，数据迁移，持续交付，应急响应，容量规划、备份的规划和实现；
3. 大数据平台各种组件的 docker 容器化改造。
任职要求：
1. 全日制本科及以上学历，计算机科学，软件开发等相关专业；
2. 三年以上互联网相关工作经验或大数据平台运维相关工作经验，具有有金融相关行情数据/非标数据整合的开发和设计经验者优先；
3. 熟练使用 c++ ,熟悉Python/Scala/java 中的 1 种，熟悉 shell，良好的代码编写素养，熟练掌握操作系统、网络原理、数据结构与分布式系统；
4. 精通 Hadoop、Spark 等大数据技术的原理以及优化，有大数据平台源代码 BUG 修复或者源代码优化经验者优先；
5. 熟悉多项大数据处理/分析相关的工具/框架，MongoDB/MySQL/kafka/docker/k8 等；
6. 熟悉 Http/Https、TCP/IP、SMTP 等协议；
7. 具有较强的学习、沟通、表达及团队协作能力。

金融数据开发工程师（组长）：全职， 会 c++和 python 混合编程, 有高性能数据存储和分发
/分布式系统开发 3 年以上工作经验，有金融大数据处理经验者优先。
金融数据开发工程师（组员）：全职， 会 python, 有网络编程经验，有金融数据处理经验者优先。

二、深度学习算法工程师（全职/实习）（2 人） 岗位职责：
负责复现和优化领域前沿学术进展，探索前沿算法的有效性

任职要求:
1. 计算机、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历；
2. 深入理解前沿深度学习算法基本原理， 如 CNN，RNN, Transformer 等模型结构；
3. 熟练掌握 python /c++编程语言，掌握面向对象编程，熟练运用 Pytorch/Tensorflow 深度学习框架；
4. 良好的英文文献阅读理解能力。
加分项:
1. 开源爱好者/开源社区贡献者/技术博客者；
2. 在权威期刊发表过相关论文优先；
3. 熟悉 c++优先；
4. 熟悉或者具备以下一个或者多个方向的经验优先：运筹优化/深度强化学习/Meta-learning/时间序列预测。

三、量化开发工程师（2 人） 岗位职责：

1. 负责基金和固收类证券投研系统、模型和数据产品的技术架构设计和关键模块封装；
2. 负责金证量化研究院基金和固收投研系统各组件的业务监控和日常维护工作，并根据客户方项目需求进行新组件的开发和交付；
3. 深入理解基金和固收投研模型方法论和业务应用，为模型在系统内的有效部署做代码优化和架构调整；
4. 定期收集基金/债券研究员的数据 API 需求，持续优化和管理基金和固收数据库；
5. 上级领导安排的其他量化开发相关工作；
6. 大数据平台各种组件的 docker 容器化改造。
任职要求：
1． 国内外重点高校计算机科学或软件开发本科及以上学历；DB
2． 3 年以上 Python/C++混合编程经验，精通 MySQL 和 MongoDB 数据库操作，熟悉至少一类金融资产（基金/股票/债券/商品）的数据库结构；
3． 1 年以上金融机构量化投研产品工程开发经验；
4. 有金融数据产品架构设计或系统平台运维相关工作经验者优先；
5. 具有较强的学习、沟通、表达及团队协作能力。

四、基金研究员（1 人） 岗位职责：

1. 基金策略研究：开展战略资产配置研究、再平衡/择时策略研究和基金优选研究；根据策略设计需
求开展相关方法论研究，撰写相关报告；根据基金池管理要求开展相应的维护工作；开展基金策略模拟及回测等工作。
2. 基金专题研究：捕捉公募和对冲基金热点主题和专题营销的研究课题，针对行业动态、政策法规和热点事件撰写研究报告；针对特定基金管理公司及基金经理开展尽调工作。
3. 基金数据管理：规划和完善部门基金数据库，撰写基金数据 API 需求文档并定期做需求反馈。
4. 产品开发：配合证券软件总部和金证子公司开展基金策略产品开发工作。
任职要求：
1. 国内外重点高校金融工程、金融数学或数量金融专业硕士及以上学历；
2. 四年以上Python 编程经验，熟悉 SQL 类数据库操作。具备良好的数据统计分析和绘图能力，熟悉至少一种统计分析工具（Excel/SPSS/Matlab）；
3. 二年以上银行、券商、公募的 FoF 基金研究或配置经验。具备深厚的经济及金融理论水平，理解和掌握金融分析工具和技巧；
4. 沟通能力强，能独立完成基金研究课题。有独立带研究团队经验者优先。

五、量化研究员（1 人） 岗位职责：

1. 研读外文文献，复现相关研究成果；
2. 开发因子，用于高频/中低频股票策略，包括截面因子和日内时序因子；
3. 参与股票投资组合的研究。
任职要求：
1. 金融工程、统计、人工智能、数学、计算机、物理等相关专业在读硕士及以上学历；
2. 具备基本的金融投资知识和市场洞察力，可以熟练运用各类金融分析理论、模型与计算工具；
3. 具有扎实的数学建模能力及编程能力，能通过 Python、R 等语言进行数据分析；
4. 思路清晰，逻辑性强，善于发现并提出独特观点，并有良好的沟通表达能力；
5. 良好的英语读写能力。

六、债券研究员（1 人） 岗位职责：

1. 债券二级市场研究：熟悉债券二级市场常见交易策略及运行规律，基于技术指标和中债估值行情挖掘不同债券品种的交易机会；
2. 定量指标研究：持续跟踪分析交易所和银行间市场的债券流动性变动情况，建立适当的流动性定量指标；观测并计算影响货币市场利率走势的宏观经济指标，并设计相应利率债投资策略；
3. 智能收益率曲线模型研究：在主管的带领下攻克智能收益率曲线模型和债券定价/估值模型相关的前沿性课题；
4. 固收数据管理：规划和完善固收数据库，撰写固收数据API 需求文档并定期做需求反馈；
5. 商务沟通：定期参与商务会议，与外部金融企业机构就固收量化研究领域的立项合作进行沟通洽谈。
任职要求：
1. 国内外重点高校金融工程、金融数学或数量金融专业硕士及以上学历；
2. 四年以上Python 编程经验，熟悉 SQL 类数据库操作。具备良好的数据统计分析和绘图能力，熟悉至少一种统计分析工具（Excel/SPSS/Matlab）；
3. 三年以上银行、券商、公募的债券投资、信评或量化研究经验。有外汇、利率衍生品等复合背景者优先；
4. 熟悉中国债券市场的基本归因和估值模型以及中债、中证等国有机构的收益率曲线和估值产品者优先。

七、运筹优化算法工程师（1 人） 岗位职责：

1. 研究和复现传统优化算法在量化投资领域中的应用；
2. 负责跟踪优化领域前沿学术进展，探索前沿算法的有效性。
任职要求：
1. 应用数学/运筹学/统计学/计算机科学相关专业，研究生及以上学历；
2. 熟悉常见的运筹优化/决策控制算法，掌握相关的理论知识和实践技能；
3. 基本的编程功底，掌握 Python 面向对象编程；
4. 良好的英文文献阅读理解能力；
5. 对量化金融领域的研究感兴趣。
加分项：
6. 开源爱好者/开源社区贡献者/技术博客者。
7. 在权威期刊发表过相关论文优先。
8. 熟悉 c++优先。
9. 熟悉或者具备以下一个或者多个方向的经验优先：运筹优化/机器学习优化/深度强化学习。

八、产品经理（1 人） 岗位职责：

1. 熟悉私募产品的设计、发行、合同等。
2. 负责产品的需求发现和分析，产品功能设计；
3. 持续挖掘用户需求进行产品创新，合理规划产品发展与功能规划，协调推动产品功能实施；
4. 关注运营数据、用户调研与反馈等，持续优化产品；
5. 关注竞争对手的状况，对市场变化反应敏锐。
任职要求：
1. 本科及以上学历，四年以上金融机构 B 端投研产品设计和项目管理经验；
2. 精通数据库操作和至少一种统计分析工具（Excel/Matlab/SPSS）。

人员分布：

1. 数据开发工程师，主要集中在：
（1） 传统数据供应商（如 wind,csmar,通联数据等等）；
（2） 量化私募公司的数据工程团队；
（3） 金融科技公司的数据工程团队（如ricequant，joinquant 等）；
（4） 金融 IT 供应商(如金证，思迪信息等)。
2. 软件开发工程师：可重点关注金融 IT 供应商（如恒生电子）的 B 端项目工程团队；
3. 量化研究员，主要集中在：
（1）量化私募/公募公司的量化研究员
（2）券商金融工程团队
4. 基金研究员：主要集中在头部券商、公募和银行 FoF 投资组，以及金融科技公司（如米筐）的投研团队；
5. 债券研究员以及产品经理可询问外资固收数据评级机构（如晨星）以及银行、券商资管的信评和固收量化投研组（如招商银行）；

工作地点：深圳市南山区科技园福利待遇：
1. 薪酬福利：有竞争力的薪酬，带薪年假，六险一金，定期体检；
2. 专业培训：多维度培训体系，在金融科技黄埔军校，深度了解金融科技专业知识；
3. 晋升空间：可充分发挥自我能动性，发展空间大。

应聘流程：
简历投递及联系人：邓利娟 denglj@szkingdom.com，电话/微信 13828802204
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