AI高性能计算后端开发
AI高性能计算后端开发
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金融高性能计算后端开发
教育背景
上海交通大学
985211双一流
计算机科学与技术 硕士
上海2017年9月 - 2020年6月
研究方向：并行计算与低延迟系统；核心课程：高性能计算、分布式系统、金融工程。
华中科技大学
985211双一流
软件工程 本科
武汉2013年9月 - 2017年6月
核心课程：数据结构、操作系统、计算机网络、数据库系统。
技能
C++（C++17/20）
Python
多线程与无锁编程
网络编程（TCP/UDP、RDMA）
性能调优与Profiling
Linux内核与系统编程
分布式系统与消息中间件
量化回测与行情数据处理
SQL与时序数据库
荣誉奖项
全国大学生并行计算竞赛一等奖
上海交通大学优秀毕业生
校级学业奖学金（一等）
个人总结
6年金融行业后端与高性能计算开发经验，专注低延迟交易系统与量化回测平台建设，精通C++、Python及多线程/网络编程。主导撮合引擎与行情分发链路优化，将订单处理时延从微秒级压缩至亚微秒级。熟悉证券、期货业务规则与风控合规要求，具备从架构设计到线上调优的完整落地能力。
工作经历
上海某证券股份有限公司
上海
头部券商金融科技
高级后端开发工程师（高性能计算方向）
2022年7月 - 至今
低延迟交易C++
- 负责极速交易系统撮合引擎后端开发，通过内存池与无锁队列重构，将订单处理时延由8微秒降至2.3微秒。
- 主导行情分发链路优化，引入RDMA与多路复用机制，单节点吞吐提升至每秒120万条，支撑沪深两市全量行情。
- 参与交易系统容量压测与故障演练，保障日均成交额超百亿场景下系统零重大事故运行。
上海某量化私募基金管理有限公司
上海
量化私募资产管理
后端开发工程师
2020年7月 - 2022年6月
量化回测分布式系统
- 负责量化回测平台后端开发，设计分布式任务调度与数据缓存方案，回测任务平均耗时缩短60%。
- 开发Tick级行情清洗与存储模块，基于时序数据库支撑百亿级数据查询，查询响应稳定在200毫秒内。
- 配合策略团队完成多因子回测框架性能优化，单日可完成策略回测数量由300组提升至1200组。
项目经验
极速交易撮合引擎重构项目
2023年2月 - 2024年3月
后端技术负责人
- 设计基于共享内存与无锁环形队列的撮合核心，单笔订单撮合路径缩短至1.5微秒以内。
- 引入CPU亲和性绑定与NUMA感知内存分配，降低跨核缓存失效，尾延迟P99下降约45%。
- 上线后支撑日均委托量超800万笔，系统稳定性通过交易所多轮压力测试。
量化回测平台分布式改造项目
2021年3月 - 2021年12月
核心开发工程师
- 搭建基于Kubernetes的分布式回测集群，支持策略任务弹性扩缩容，资源利用率提升35%。
- 优化行情数据存储结构，采用列式压缩与时序索引，存储成本降低约40%。
- 项目交付后策略研究员回测效率显著提升，支撑团队年度策略迭代数量翻倍。
主要成就
交易链路时延优化
通过底层重构与系统调优，将核心交易链路时延降低70%以上，达到行业领先水平。
年度技术创新奖
主导的回测平台改造项目获公司年度技术创新奖，团队获评优秀项目组。
年度优秀员工
连续两年绩效考核为A，获部门年度优秀员工称号。
证书与认证
证券从业资格考试合格证 - 中国证券业协会
2023年6月
证明证券期货业信息技术岗位专业能力。
系统架构设计师（软考高级） - 工业和信息化部
2022年11月
证明高性能计算与并行程序开发能力。
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