UnderSun
系统开发
量化 · 5年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
上海 浦东
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
Rust (4年以上)：精通所有权模型、生命周期及零成本抽象，用于构建内存安全、无惧并发的高性能核心组件。主导基于Rust的低延迟交易系统研发，对接8+交易所API（REST + WebSocket），实现订单管理、仓位跟踪及实时数据清洗（OrderBook校验、Ticks聚合）
Python (7年以上)：深入掌握性能调优技术，包括NumPy/pandas向量化、Numba JIT编译及asyncio异步编程。擅长使用PyO3框架将Python计算密集型任务封装为Rust原生扩展，实现10倍以上性能提升
Python (7年以上)：深入掌握性能调优技术，包括NumPy/pandas向量化、Numba JIT编译及asyncio异步编程。擅长使用PyO3框架将Python计算密集型任务封装为Rust原生扩展，实现10倍以上性能提升
项目经验
主导研发新一代低延迟交易系统，核心功能覆盖8+交易所API对接、实时订单管理及仓位跟踪。通过异步架构、无锁数据结构和内存池优化，将系统端到端延迟从5-6ms（高峰卡顿）压缩至1-2ms稳定区间。设计健壮的断线重连与动态负载调整机制，确保2000+交易标的在极端行情下的高可用性。同时构建高性能数据流水线，对原始行情进行实时清洗、OrderBook校验及Ticks至K线聚合，支撑高频策略的稳定运行。
构建融合TA-Lib与自定义指标的高性能混合信号计算框架，通过PyO3将核心计算逻辑封装为Rust扩展，并集成ONNX Runtime进行模型推理，将数据处理与推理效率提升一个数量级。该框架支持复杂AI策略的实时信号生成，解决了传统Python实现的计算瓶颈，为策略团队提供了稳定、高效的AI信号源。
构建融合TA-Lib与自定义指标的高性能混合信号计算框架，通过PyO3将核心计算逻辑封装为Rust扩展，并集成ONNX Runtime进行模型推理，将数据处理与推理效率提升一个数量级。该框架支持复杂AI策略的实时信号生成，解决了传统Python实现的计算瓶颈，为策略团队提供了稳定、高效的AI信号源。
ID:415574
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UnderSun
系统开发 · 5年经验 · 量化
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Rust (4年以上)：精通所有权模型、生命周期及零成本抽象，用于构建内存安全、无惧并发的高性能核心组件。主导基于Rust的低延迟交易系统研发，对接8+交易所API（REST + WebSocket），实现订单管理、仓位跟踪及实时数据清洗（OrderBook校验、Ticks聚合）
Python (7年以上)：深入掌握性能调优技术，包括NumPy/pandas向量化、Numba JIT编译及asyncio异步编程。擅长使用PyO3框架将Python计算密集型任务封装为Rust原生扩展，实现10倍以上性能提升
Python (7年以上)：深入掌握性能调优技术，包括NumPy/pandas向量化、Numba JIT编译及asyncio异步编程。擅长使用PyO3框架将Python计算密集型任务封装为Rust原生扩展，实现10倍以上性能提升
项目经验
主导研发新一代低延迟交易系统，核心功能覆盖8+交易所API对接、实时订单管理及仓位跟踪。通过异步架构、无锁数据结构和内存池优化，将系统端到端延迟从5-6ms（高峰卡顿）压缩至1-2ms稳定区间。设计健壮的断线重连与动态负载调整机制，确保2000+交易标的在极端行情下的高可用性。同时构建高性能数据流水线，对原始行情进行实时清洗、OrderBook校验及Ticks至K线聚合，支撑高频策略的稳定运行。
构建融合TA-Lib与自定义指标的高性能混合信号计算框架，通过PyO3将核心计算逻辑封装为Rust扩展，并集成ONNX Runtime进行模型推理，将数据处理与推理效率提升一个数量级。该框架支持复杂AI策略的实时信号生成，解决了传统Python实现的计算瓶颈，为策略团队提供了稳定、高效的AI信号源。
构建融合TA-Lib与自定义指标的高性能混合信号计算框架，通过PyO3将核心计算逻辑封装为Rust扩展，并集成ONNX Runtime进行模型推理，将数据处理与推理效率提升一个数量级。该框架支持复杂AI策略的实时信号生成，解决了传统Python实现的计算瓶颈，为策略团队提供了稳定、高效的AI信号源。
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