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关于团队
你将加入负责公司核心交易数据平台建设的团队，支撑全公司公开市场数据和自营交易数据平台的建设。我们从全球加密货币交易所捕获高吞吐量数据，接入内部交易台和系统的交易事件，并为交易、量化、研究及分析团队提供可靠的实时与历史数据产品。
准确性、可靠性和及时性至关重要：该平台直接支撑实盘交易、风控、研究和报表业务。我们正在寻找一位具备实操经验的资深市场与交易数据工程师（Java），从数据接入、规范化到流处理、存储、访问服务及其运行基础设施，进行全链路的端到端建设与运维。
岗位职责
- 建设并运营两大核心数据领域的高吞吐量数据管道： 公开市场数据： 通过交易所 REST 和 WebSocket API 获取成交（trades）、最佳买卖价（BBO）、行情（tickers）、资金费率（funding）以及 L2/全量订单簿（order-book）数据。 自营交易数据： 通过 Kafka 及内部系统集成传输的订单（orders）、成交（fills）、持仓（positions）、余额（balances）、风控（risk）及其他交易台/系统事件。
- 开发并维护用于公开市场数据和自营交易数据的高吞吐量 Java 数据管道与平台服务，涵盖源端接入、解析、规范化、定序、校验、恢复、存储及数据访问，重点关注正确性、可靠性与高性能。
- 负责新交易平台与内部数据源的接入。妥善处理交易平台 Data Feed 的实际复杂情况（如身份验证、频率限制、断连、重新订阅、快照与增量对比、协议变更等），以及自营数据的契约管理、模式演进（schema evolution）、对账和访问控制。
- 在现有及目标平台上建设并运营实时与历史数据通路——包括用于事件传输的 Chronicle Queue 和 Kafka、用于业务及热数据的关系型/时序数据库，以及用于历史和分析访问的 Apache Iceberg/Parquet 和 ClickHouse；主导数据模式设计、分片/分区、保留策略及查询性能优化。
- 构建并运营数据访问服务与 API，包括路由、服务发现、高可用与故障转移、自营数据的权限认证，以及下游客户端的兼容性保障。
- 参与 On-call 值班并响应 PagerDuty 告警事件；通过监控、告警、容量管理、数据质量与对账检查、故障响应、事后复盘以及可复现的运维手册（Runbooks），确保平台的稳定性。
- 为交易台、量化研究员和分析师提供支持，协助数据获取、数据源接入、查询支持以及 Java/Python 客户端 SDK 的维护。
- 主导现有生产平台及其演进：维护并改进现有的数据捕获、流处理、存储、访问及客户端 SDK 服务，同时通过并行运行、数据对账和受控切流，平滑、增量地向 Kafka、ClickHouse、Iceberg 和 Kubernetes 架构迁移。
- AI Native 工作模式：责任合规地使用 AI 编码助手和大语言模型工具，加速开发、调试与数据运维，并推动团队采纳高效的 AI 工作流。
任职要求
- 计算机科学、工程学或相关量化领域的本科及以上学历。
- 5 年以上 软件工程、市场数据、交易系统或数据平台工程的实操经验。
- 扎实的生产环境 Java 性能调优 能力：精通 JVM/并发编程基础、性能剖析（profiling）、GC 与内存分配行为、线程/IO 瓶颈排查，以及高吞吐量可靠服务的架构设计。
- 具备以下至少一个领域的实时管道或数据服务系统建设与运维实操经验：交易所市场数据、Tick/订单簿数据，或订单、成交、持仓、余额、风控等自营交易数据。
- 具备生产环境实时流处理管道（尤其是 Kafka）的建设与运维经验。
- 深入掌握实时事件正确性机制：顺序与定序、重复/缺口检测、Offset 与检查点管理、重启恢复、重放/补数（replay/backfill）、幂等性、背压（backpressure）、数据对账与数据校验。
- 熟练掌握 SQL，并具备时序或分析型数据库（如 ClickHouse、QuestDB 或 InfluxDB）的生产实操经验，包括大规模数据建模、分区设计、保留策略以及查询性能调优。
- 扎实的分布式系统基础，在数据 API、路由/服务发现、高可用与故障转移、故障恢复、权限认证或向前/向后兼容的数据/客户端契约中至少一个领域有深入实践。
- 具备主人翁意识与运维思维：重视数据正确性、监控、对账、数据质量、补数、故障响应及文档建设。
- 能够适应 On-call 值班安排，并能主动主导生产故障的排查、缓解与预防。
- 具备维护或平滑迁移现有生产数据系统（同时保持关键数据服务高可用）经验者优先。
- 能在日常工程工作中主动使用 AI 工具，并对结果验证与安全性具备成熟合理的判断。
- 保持对新技术的学习热情，包括在性能关键组件中应用 Rust。
- 出色的沟通能力，能以中文和英文作为工作语言者优先。
加分项
- 具备开发交易平台 REST/WebSocket 连接器或 Feed Handler 的直接经验，尤其是订单簿快照/增量流、序列/缺口恢复或协议变更处理。
- 了解市场微观结构、电子交易、Tick 数据平台或 MBO/MBP 数据模型。
- 具备目标平台技术栈部分组件的实操经验——如 ClickHouse 或同类分析型数据库、Iceberg/Parquet 或同类 Data Lakehouse、gRPC/Protobuf、Kubernetes 或 etcd 等服务发现工具（不要求精通所有组件）。
- 具备数据访问 API 或客户端 SDK 的开发经验。
- 接触过 AI/ML 工具，或具备为模型训练与研究构建数据产品的经验。
- 能够使用 Python 进行辅助工具开发、数据分析或数据运维。
- 具备用于历史数据处理、对账、补数或分析的批处理经验。
《候选人隐私声明》
最近更新日期：2025年【9】月【1】日
1. 介绍
本《全球候选人隐私声明》（简称“隐私声明”）旨在帮助您了解当您向我们提交职位申请时，我们在收集、处理、传输及使用个人数据方面的政策。
本隐私声明不适用于非候选人或非申请人的用户、访客或访问网站的客户。 此外，本隐私声明不适用于我们的现有或前员工或独立承包商，因为其受公司内部员工隐私政策的约束。
2. 一般信息
(a) 您的信息
我们将收集并处理与您相关的特定个人数据，具体包括：
- 个人资料数据：姓名、别名、个人联系方式（如地址、电话、电子邮件）、驾驶执照、移民身份；
- 资质资料：简历、公司简介中的信息、社交媒体资料及活动、照片、求职信、工作经历、资质与技能、推荐人信息，以及必要时进行的背景调查（可能包含犯罪记录详情）；
- 就业数据：职位名称、办公地点、公司电子邮箱地址、薪酬、福利、专业经验、教育背景（含专业认证与资质）、起止日期、绩效记录、培训记录、员工编号；
- 紧急联系人数据（如适用）；
- 与劳动或就业法律合规相关的信息；
- 系统数据：我们通过与您沟通获取的音频、电子或类似信息（例如电话录音、电子邮件）；
- 您自愿提供的其他数据，包括您在反馈或调查中选择表明身份时提交的数据。
(b) 渠道
当您应聘职位时（包括面试环节，面试过程可能会被录音），我们会直接向您收集个人数据。
此外，我们还可能通过各种其他渠道收集您的个人信息，并将其与您主动提供的数据进行整合。例如，我们可能从以下渠道获取您的个人数据：
- 您用于向我们求职的招聘网站；
- 教育机构；
- 前雇主，当其向我们提供雇佣证明时；
- 经您授权、允许我们联系的专业推荐人；
- 法律允许范围内的第三方背景调查、信用调查或其他入职前筛查服务机构；
- 您公开的社交媒体资料或其他公开来源；
- 猎头公司或招聘机构；
- 公司通信及 IT 系统/应用程序，这些系统会自动收集用户相关信息及其传输内容；
- 公司其他员工；
- 公众、法院、公共机构及其他公开渠道。
(c) 目的
我们处理该等个人数据的目的如下：
- 评估、建立并履行雇佣合同；
- 保障我们场所、资产、系统及知识产权的安全，并执行公司政策；
- 履行法律义务，遵守审计、记录保存及报告要求，满足税务要求，确保健康与安全；
- 维护我们的正当商业利益及合法权益；
- 开展审计、调查及合规工作。
(d) 汇总数据
我们还会出于任何目的创建、处理和/或共享“汇总数据”，例如统计或人口统计数据。该汇总数据可能源自您的个人数据，但一旦形成汇总形式，即不再构成个人数据，因为无法通过该数据识别到您。但是，如果我们把汇总数据与您的个人数据相结合或关联，使其能够与您关联，则我们会将该等合并后的数据视为个人数据，并根据本隐私声明使用该等个人数据。
(e) 数据保留
实际保留期限会因个人数据类型及每种数据类型的用途而异。我们会根据是否存在合法保留目的来保留您的个人数据，包括适用法律规定的保留目的。
(f) 数据传输
我们在不同的司法管辖区处理并存储上述信息。个人数据可能会被传输至我们其他实体和第三方（包括服务提供商），其可能位于您所在司法管辖区以外。向中国大陆以外传输数据会在取得您明确同意后进行。
(g) 向第三方披露
个人数据可能会与以下各方共享：
- 我们的母公司、子公司及母公司控制下的其他关联方，用于运营共享的基础设施、系统和技术，或用于与本隐私声明一致的用途；
- 政府机构、执法人员、法院或其他相关方，用于上述“目的”部分所述目的；
- 为我们提供服务并代表我们处理个人数据的服务提供商。
(h) 信息安全
我们已采取适当的安全措施（包括技术和组织措施），以防止个人数据被意外丢失、未经授权使用或访问、被篡改或泄露。
(i) 自动化处理
我们使用自动化工具来协助我们处理和筛选求职申请。这些工具利用复杂的算法和机器学习技术，来支持以下操作：
- 最低要求：我们会根据您提供给我们的信息，使用自动化的工具来确定您是否符合职位的最低要求。这些工具会分析您在我们的招聘网站上提交的表格中的选择，以判断您是否具备相应的经验。在某些情况下，这些自动化工具可能会在没有招聘团队成员进一步审查的情况下直接拒绝您的申请。
- 利用人工智能对申请评分及匹配未来机会：在您同意的情况下，我们会使用基于机器学习（也称为人工智能或 AI）的工具，对您在申请及资格问题中的回答，以及简历中的专业信息进行处理。这些工具会： 根据您提供的信息与基本职业技能及优先资格的匹配程度，自动为您评分。我们招聘人员会根据此筛选分数进一步评估候选人； 将您对申请问题、资格问题中的回答，以及简历中的专业信息，与未来职位的基本资格和优先资格进行比对。当匹配成功时，我们的招聘人员可能会邀请您申请该职位。
- 您在申请提示中选择“是”，即表示您同意我们按此方式使用您的数据；选择“否”则表示您不同意我们以此方式使用您的数据。即使您选择不参与此处理，您的申请仍将被正常评估；是否参与完全出于自愿。若您选择退出 AI 匹配，我们招聘人员将在不借助 AI 评分的前提下审核您的申请。请注意，即使您不同意将您的数据用于 AI 匹配，我们招聘人员仍可能根据其自己的审核与您联系并告知您未来的职位空缺，但届时不会通过 AI 推荐您的资料，前提是您同意就未来的机会与您联系。
(j) 您的权利
如需索取我们持有的您的个人数据副本或行使下述任何权利，请联系我们的工作人员。
(i) 您可以要求访问我们持有的与您相关的个人数据，并核实我们是否在合法处理该数据。
(ii) 您可以要求更正我们持有的不完整或不准确的个人数据。
(iii) 如对于我们持有的您的个人数据已无继续处理的合理理由，您可以要求删除该等个人数据。
(iv) 在有限情形下，若您曾就特定目的同意我们收集、使用及传输个人数据，您有权随时撤回该同意。
(k) 对本隐私声明的更新
我们可随时更新本隐私声明，并将变更内容发布在本页面。如对本隐私声明作出任何更新，我们将同步更新上述“隐私声明日期”。所有更新仅适用于隐私声明中所述生效日期之后所收集的信息。
