【项目背景】 个人量化交易团队（Prop Trading），目前正在构建一套基于多源异构数据（链上数据 + CEX行情 + 预言机日志）的归因分析系统。

【你将面对的技术挑战】 这不是一份“填Excel”的文职工作，你需要解决真实的高频数据工程问题：

时序对齐 (Time Alignment)： 将无序的链上 Event Log 与毫秒级的高频行情数据进行插值对齐。

清洗与 ETL： 处理脏数据、缺失值，构建标准化的 Parquet/HDF5 数据集。

特征工程 (Feature Engineering)： 基于 Python (Pandas/Polars) 编写脚本，计算滚动波动率、价差偏离度、Z-Score 等统计特征。

【岗位要求】

硬技能： 熟练掌握 Python，精通 Pandas / NumPy。了解 Polars 或 Dask 者加分。

背景： 计算机、数学、统计、金融工程等相关专业，大三/大四或研究生在读。

加分项： 有处理过金融行情数据，传感器数据或日志数据等大规模时序数据的经验。

【你将获得】

报酬： 按任务包（Milestone）结算，薪酬优于市场平均水平（具体根据代码交付质量面议）。

经验： 一段扎实的量化数据处理项目经历（可作为简历中 Fintech/量化方向的核心项目）。

灵活： 纯远程，不打卡，只看结果。
联系邮箱：15827151792@163.com。