一、核心技术与知识
学历背景： 计算机、工程、数学、物理、统计、金融工程等相关专业本科及以上。
数学统计： 扎实的概率统计、线性代数、微积分基础；熟悉时间序列分析、机器学习模型、优化算法。
金融知识： 理解目标市场（外汇/股票）运作机制、交易规则、衍生品；熟悉市场微观结构、常见交易策略。
编程语言：
Python: 精通，熟悉NumPy, Pandas, Scikit-learn等数据科学库。
C++/Java/C#: 掌握至少一种，用于低延迟系统开发。
数据处理： 熟悉SQL/NoSQL数据库；有大数据处理、数据清洗、特征工程经验。
软件工程： 熟悉Git；了解测试、敏捷开发；具备代码优化能力。
交易系统与API： 熟悉主流交易所API；有交易执行、订单管理、风险控制系统开发经验；了解低延迟设计。
回测模拟： 熟练搭建和使用回测框架，准确评估策略，避免过拟合。
二、关键软技能与经验
问题解决与分析能力： 优秀的逻辑思维，能独立解决复杂问题。
学习与适应能力： 快速学习新技术和市场知识。
沟通协作： 良好的团队合作和沟通能力。
抗压与细致： 能在高压下工作，注重细节和系统稳定性。
相关经验： 有实际量化策略开发、回测、实盘经验者优先；有金融机构或金融科技公司经验者优先。
三、特定领域侧重（根据岗位调整）
外汇： 理解宏观经济对汇率影响；熟悉主要货币对和市场结构。熟悉区块链、智能合约、DeFi；关注安全和高波动市场特性。
股票： 熟悉基本面分析；了解高频数据和事件驱动策略。