岗位职责：

配合评级部门开展债券评级模型研发，包括评级指标体系搭建、模型训练与迭代、评级结果验证工具开发，支撑信用债、金融债等各类债券的评级业务落地；

对接研究部门需求，提供专业数据分析支持，包括债券市场数据（行情、成交、评级、舆情）深度挖掘、数据可视化报告输出、专题研究数据建模与分析；

基于 Python 构建高可用的金融数据分析平台，完成数据清洗、特征工程、量化分析模块开发，满足评级与研究工作的高效数据调用需求；

利用 Rust 语言优化核心计算模块（如大规模债券数据批量处理、评级模型高并发推理、研究类量化回测），提升系统性能与数据处理效率；

维护现有系统的稳定性与可扩展性，优化代码结构，完善技术文档，推动研发流程规范化，保障评级与研究相关系统的可靠运行。

任职要求：

学历与工作经验：硕士及以上学历，计算机、金融工程、数学等相关专业；3 年以上金融行业开发经验，至少 2 年债券相关业务从业经验（熟悉债券交易流程、估值逻辑、风控规则者优先）；

Python 核心能力：

精通 Python 数据分析生态，熟练使用 Polars、NumPy、SciPy 进行大规模金融数据处理与统计分析；

熟练掌握 Python 后端开发框架（如 Robyn、FastAPI），具备 RESTful API 设计与开发经验；

熟悉金融数据存储方案（如 MongoDB、MySQL、Redis），具备数据建模与优化能力；

Rust 开发能力：

熟悉 Rust 语言核心特性（所有权、生命周期、并发模型），具备 1 年以上 Rust 实际项目开发经验；

能够使用 Rust 实现高性能计算模块、数据结构优化或跨语言调用（如 Python 与 Rust 混合编程）；

业务与工具要求：

深入理解债券市场基础知识（国债、金融债、信用债等产品类型），熟悉债券估值标准（中债登、上清所）、风控指标体系；

具备金融量化分析思维，有债券组合回测、量化策略开发经验者优先；

熟练使用 Git 进行版本控制，具备良好的代码规范与测试习惯（单元测试、集成测试）；

软实力要求：具备较强的问题解决能力、跨部门沟通协调能力，能够精准理解评级与研究部门需求，快速响应并落地技术支持，承受一定工作压力。

加分项：

熟悉 Docker、Kubernetes 等容器化与编排技术，有金融系统云原生部署经验；

具备机器学习 / 深度学习在债券评级、信用风险评估、市场趋势分析等场景的应用经验；

参与过开源金融项目（Python/Rust 方向），或有个人技术博客、GitHub 项目者；

熟悉债券评级模型（如主体评级、债项评级）逻辑、研究类数据分析方法论者优先。