Product & DesignYesterday
【核心职责】
1. 量化交易系统全链路质量控制
引擎与接口测试： 主导撮合引擎（Matching Engine）、行情推送（Market Data Feed）及 API 网关的性能与一致性测试。
确保在百万级 TPS 压力下，订单延迟（Latency）维持在微秒/毫秒级标准，且无丢单、错单现象。
策略回测与仿真验证： 搭建高保真仿真环境（Simulation Environment），验证量化策略从“研究回测”到“实盘部署”的一致性。
重点排查滑点模拟、费率计算、资金费率更新等细节偏差，防止因环境差异导致的策略失效。
数据完整性校验： 建立自动化数据核对机制，确保 Tick 数据、K 线数据、持仓数据与清算数据在分布式架构下的最终一致性。
2. 风控与资金安全专项测试
极端行情压力测试： 设计“黑天鹅”场景（如瞬时暴跌、流动性枯竭），验证强平引擎（Liquidation Engine）、风险准备金及自动减仓机制（ADL）的触发准确性与系统稳定性。
防恶意套利（Anti-Toxic Flow）验证： 配合量化研究员，针对洗售交易（Wash Trading）、自成交、延迟套利等异常行为构建检测用例，确保风控规则能实时拦截恶意流量，保护平台与其他用户利益。
资金结算审计： 自动化验证每日盈亏（P&L）、资金费率结算、手续费返还等财务逻辑的绝对准确，确保与财务账目零误差。
3. 测试基建与效能提升
低延迟测试框架开发： 基于 Rust/Java/Python 开发专用的低延迟测试工具链，支持纳秒级时间戳对齐与高频报文回放。
CI/CD 量化流水线集成： 将量化策略的代码检查、静态分析、单元测试及集成测试嵌入 DevOps 流程，实现策略代码的“分钟级”安全发布。
混沌工程实践： 定期在生产隔离环境中注入网络抖动、节点宕机等故障，验证交易系统的容灾切换能力与数据恢复机制。
【任职要求】
1. 专业背景
计算机科学、数学、金融工程等相关专业本科及以上学历。
5年以上软件测试开发经验，其中至少 2-3年 专注于高频交易、证券交易所、投行核心交易系统或头部 Crypto Exchange 测试开发工作。
2. 技术栈要求
编程语言： 精通 Python（用于测试脚本与数据分析），熟悉 C++ 或 Java（能阅读底层交易引擎代码，定位并发与内存问题）。
测试工具： 熟练掌握性能测试工具（如 k6, JMeter, Gatling）及 API 测试框架；有自研高性能压测工具经验者优先。
中间件与数据库： 深入理解 Kafka/Pulsar 消息队列机制，熟悉 Redis、ClickHouse、DolphinDB 等时序/高速数据存储的测试与验证。
3. 领域知识
深刻理解市场微观结构： 熟悉 Order Book 机制、撮合逻辑、IOC/FOK/GTC 等订单类型，了解期权/永续合约的定价模型与 Greeks 风险指标。
风控意识极强： 对数字资产交易的特有風險（如预言机操纵、跨所套利、链上充值确认延迟）有敏锐的测试嗅觉。
4. 软性素质
极致严谨： 对资金相关 Bug 零容忍，具备在高压环境下冷静排查复杂并发问题的能力。
跨界沟通： 能无缝对接 Quant Researcher（量化研究员）与 Core Dev（核心开发），将抽象的数学模型转化为可执行的测试用例。
【加分项】
有 Binance, OKX, Bybit, Deribit, Jump Trading, Citadel Securities 等顶尖机构工作经历。
熟悉 Rust 语言或在 Web3 智能合约审计/测试方面有实践经验。
曾主导过从零搭建量化交易测试体系或处理过重大生产事故复盘。
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