个人职责:独立负责核心后端架构设计、交易 / 行情 / 智能分析模块全流程开发、高并发性能优化、AI 能力接入落地
搭建微服务分层架构,拆分用户、行情、交易、资讯、AI 智能五大服务,基于 Nacos 实现配置中心与服务注册发现,Sentinel 完成流量熔断限流,支撑百万日活并发峰值 QPS 1.2w;
设计 Redis 多级缓存 + 本地 Caffeine 缓存方案,缓存分时行情、个股基础数据、用户自选列表,接口平均响应从 1.8s 降至 120ms,DB 查询压力降低 75%;
对接证券行情实时数据源,基于 RocketMQ 做行情消息异步分发,解决开盘时段消息堆积、行情延迟问题,行情推送延迟稳定控制在 50ms 内;
基于 Spring AI 集成金融大模型,搭建个股智能解读、持仓风险诊断、市场资讯摘要功能,对接 Milvus 向量库构建金融资讯 RAG 检索系统;
完成交易对账、资金核算、持仓盈亏计算核心模块,分布式锁防止重复下单,完善财务对账定时任务,线上零资损故障;
全链路 JVM 调优、容器资源优化,服务器运维成本降低 32%,支撑平台持续新增智能量化功能。
设计并实现面向 Web3 场景的大模型 Agent 交易系统
从0到1独立研发的美股分析工具,提供道琼斯/纳斯达克/标普5
1. 底层:数据源层 核心场内数据:交易数据、结算数据、业
金融指标量化分析, 回测, 实盘交易 各类ai 分析k
基于 Python 独立开发 A 股量化辅助决策系统,自动采
一套纯 Python 的量化策略回测与模拟盘系统,用真实行情
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