公司简介
米筐科技 是一家专注于量化投资技术和服务的科技公司，它为机构和高净值个人提供专业的量化交易平台、数据服务和策略研究工具，在业内,米筐以其强大的技术实力和专业的金融产品而闻名。
核心特点：
- 技术驱动： 核心团队由顶尖的工程师、数据科学家和金融专家组成。
- 产品生态： 拥有从数据、回测、交易到风控的全链路量化平台。
- 行业地位： 是中国量化私募领域重要的技术服务商之一,与众多头部量化私募基金有深度合作。
主要招聘方向
米筐科技的招聘主要围绕其核心业务展开,可以分为以下几个大类：
技术类岗位
这是米筐招聘的重中之重,对技术能力要求非常高。
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量化研究员/策略研究员:
- 职责： 研发、测试和实盘交易各类量化投资策略（如股票、期货、期权等），需要扎实的数理统计、机器学习和金融知识。
- 背景要求： 数学、物理、计算机、金融工程、统计等专业,通常需要硕士或博士学历。
- 技能： 熟练使用 Python，精通 Pandas, NumPy, Scikit-learn 等库；熟悉常用机器学习算法；对金融市场有深刻理解。
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后端开发工程师:
- 职责： 负责量化交易平台、数据服务系统、交易风控系统等后端服务的开发和维护，系统需要处理海量数据，并保证低延迟、高可用。
- 背景要求： 计算机相关专业。
- 技能： 精通至少一种主流编程语言（如 C++, Go, Python）；熟悉 Linux 操作系统；深入理解网络编程、数据库（如 MySQL, Redis）、分布式系统设计。
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前端开发工程师:
- 职责： 开发和维护米筐的 Web 端、桌面端产品，如数据可视化、策略编辑器、用户操作界面等。
- 背景要求： 计算机相关专业。
- 技能： 精通 HTML, CSS, JavaScript；熟悉主流前端框架（如 React, Vue）；有数据可视化经验者优先。
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数据工程师/数据科学家:
- 职责： 负责金融数据的采集、清洗、处理、存储和管理；构建和维护数据仓库；为量化策略提供高质量的数据支持。
- 背景要求： 计算机、数学、统计等专业。
- 技能： 熟练使用 Python/SQL；有大数据处理经验（如 Hadoop, Spark）；了解数据库原理。
产品与运营类岗位
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产品经理:
- 职责： 负责量化交易平台、数据产品等的需求分析、功能设计和项目管理，需要连接技术和业务,理解用户痛点。
- 背景要求： 理工科背景加分，有金融或 SaaS 产品经验者优先。
- 技能： 优秀的逻辑思维和沟通能力；熟练使用 Axure, Figma 等原型工具；对金融市场和技术产品有浓厚兴趣。
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运营/市场:
- 职责： 负责产品的市场推广、用户增长、社区运营、内容创作等。
- 背景要求： 对金融科技和量化投资有热情,有良好的文案和沟通能力。
如何获取米筐科技的招聘信息？
米筐科技通常通过以下渠道发布招聘信息,建议您多渠道关注：
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官方招聘渠道 (最推荐):
- 米筐科技官网： 访问米筐科技的官方网站，通常在首页或底部导航栏会有“加入我们”或“招贤纳士”的入口，这是最权威、最及时的职位发布平台。
- 官方微信公众号： 关注“米筐科技”的官方微信公众号，公司会不定期发布最新的招聘信息、技术文章和公司动态,是了解公司文化和获取职位的重要途径。
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主流招聘平台:
- BOSS直聘、拉勾网、猎聘、智联招聘、前程无忧： 在这些平台上搜索“米筐科技”或“Ricequant”,可以找到所有正在招聘的职位。
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专业社区和论坛:
- GitHub： 米筐是开源社区的重要贡献者（其 Python 量化库
rqalpha非常知名），关注其 GitHub 主页，有时会在README或Issues中放出招聘信息。 - 知乎、雪球： 关注米筐科技的官方账号以及其创始人和核心员工的知乎/雪球账号，可以了解公司动态,并可能发现内推机会。
- GitHub： 米筐是开源社区的重要贡献者（其 Python 量化库
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校园招聘:
米筐科技会针对顶尖高校（如清北、C9联盟等）进行校招，关注学校就业指导中心的信息，或参加公司举办的线上/线下宣讲会。
面试准备建议
米筐科技以其技术深度和面试难度而著称,面试准备需要下足功夫。
技术岗面试准备
- 算法与数据结构： 这是基础中的基础，务必刷 LeetCode，重点掌握数组、链表、树、图、动态规划、回溯等核心题型,面试中手撕代码是常态。
- 编程语言深度：
- Python: 如果是策略研究员或数据岗，要精通 Python，特别是其数据处理库（Pandas, NumPy）和机器学习库（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。
- C++/Go: 如果是后端开发岗，需要对内存管理、并发编程、网络编程有深入理解。
- 系统设计： 对于后端开发岗，可能会被问到如何设计一个低延迟的交易系统、一个高并发的数据服务系统等，需要熟悉分布式、缓存、消息队列等技术。
- 金融知识：
- 量化研究员： 必须深刻理解各种资产类别（股票、期货、期权）、交易规则、市场微观结构，并能清晰地阐述自己的策略思路、风险控制和回测逻辑。
- 技术岗： 不需要成为交易员，但需要理解你的代码在金融场景下的应用和重要性，低延迟”意味着什么，“数据一致性”为什么至关重要。
- 项目经验： 梳理好自己的项目经历，特别是与量化、数据处理、高性能系统相关的项目，能够清晰地讲清楚项目的背景、你的角色、使用的技术、遇到的挑战以及最终的成果。
非技术岗面试准备
- 行业认知： 深入了解量化投资行业、米筐科技的主要产品、竞争对手以及行业发展趋势。
- 产品思维： 准备一些你对米筐现有产品的看法，或者你认为可以如何改进的建议,展现出你的用户视角和商业敏感度。
- 沟通能力： 面试中清晰地表达自己的观点，逻辑严谨,善于倾听和提问。
小贴士
- 内推是王道： 如果您有在米筐工作的朋友、校友或前同事，请务必尝试寻求内推，内推的简历通常会被优先处理,成功率更高。
- 关注开源项目： 花时间研究并尝试使用米筐的开源项目（如
rqalpha），甚至可以为其贡献代码，这不仅能让你深入了解公司的技术栈,更是你技术热情和能力的最佳证明。 - 展现热情： 面试时，除了展示硬技能，也要表现出对量化投资和技术的真正热情，可以谈谈你关注的市场、阅读的相关书籍或文章。
祝您求职顺利,成功加入米筐科技！
