我们是一家人民币二级私募，新组建金融工程部，要做服务于投资研究和程序化交易的技术与研究基础设施。
不搞"建设大平台"的虚叙事，也不喊"拥抱AI"的口号。
核心就一件事：在真实交易条件下，把研究、系统和数据做扎实。
三个岗位：
量化研究员——不是调模型的，是判断"一个信号扣掉交易成本后是否还有效"的人。做A股Level-2、盘口、订单流、事件驱动。对过拟合和滑点有本能警惕。
系统工程师——交易链路的生产责任人。行情乱序、券商丢回报、持仓对不上的时候，你能独立完成从识别到恢复的全流程。OMS、风控、对账、Kill Switch，这些是日常。
数据工程师——把A股行情、逐笔、基本面数据做成研究和交易都能信任的资产。不只是ETL搬运，要对口径、复权、停复牌、数据血缘负责。

小团队，每个人对自己的模块有完整所有权。
研究结论能真正影响投资决策，系统出了问题你说了算，数据标准你来定。
坐标上海，全职。
有问题评论区问，我都回。

认知高的主要体现：「是否能按照自己想要的方式，度过自己的一生...」至于赚钱多少，乃细枝末节。

「知而不行非真知」，所谓的认知高低，也是如此。

招募｜FDE 从业者交流圈｜聚焦资管行业 AI 落地实践
搭建一个面向 FDE（金融数据工程师）、金融科技、资管数字化从业者的交流社群。
核心交流方向：
▪ 大模型、AI Agent 在资管场景落地路径
▪ 金融数据管线、数据治理、投研数据基建搭建
▪ 各行业 AI 工程化落地痛点、踩坑复盘
▪ FDE 岗位实践、技术栈选型、团队协作模式
社群定位：
纯粹技术研讨圈子，聚焦AI 项目落地、数据工程、数字化系统建设。
⚠️ 群内禁止讨论交易策略、推介任何金融产品、资金对接、募资相关话题。
欢迎这些伙伴加入：
✅ 资管 / 公募 / 券商 / 私募 FDE、数据工程师、金融科技开发
✅ 从事金融行业 AI 落地、智能投研、数据平台建设从业者
✅ 对金融领域数字化、AI 工程化感兴趣的技术从业者
入群方式：直接私信我你的联系方式。

认知高却又觉得赚钱很难的人，大概是因为他们无法理所当然的把认知低的人当做自己的收益来源。

观影现场聊天和亮屏玩手机也是影响他人观影体验的不得体行为。

对正在上映的电影录屏和剧透，都是不得体的行为。

别打仗，好好吃饭。

晨跑遇见豆腐脑
夜跑遇见小烧烤
逢跑必饱

递归迭代带来了效率，也带来了技术债务与黑盒化；
屎山代码VS黑盒代码。