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Algo developer 远程兼职
Java
mql
Python
FIX API
Quickfix J

们需要一位有经验的工程师,将现有的交易算法(目前运行在某零售交易平台上)重构为独立应用,使用 Java 或 Python 编写,并通过 FIX 直接连接市场。解决方案必须支持净额账户(netting,禁止对冲),并将原平台的订单类型准确映射到券商的 FIX 等价物(止损、限价,以及带价格改善的入场逻辑)。 该角色不仅要实现策略本身,还需搭建最小可用执行环境——包括会话管理、订单管理、风险检查和日志记录等。 必备能力 具有构建生产级 FIX 引擎的成熟经验(Logon/Heartbeat/消息重放、缺口处理、持久化、重连)。 在净额账户/净额撮合场景下进行实盘订单路由:Replace/Cancel 流程、部分成交、IOC/FOK、TIF 处理。 能在零售平台语义(止损/止盈、内部订单ID)与 FIX 字段(ClOrdID、OrigClOrdID)之间进行映射。 编写低延迟、容错代码,具备幂等的订单处理能力。 精通 Java(QuickFIX/J) 或 Python(quickfix);熟悉 Kafka/Redis 更佳。 交付物 使用地道的 Java 或 Python重写的策略逻辑(含单元测试)。 FIX 连接器,并提供至少一个参考券商的配置。 面向净额账户的订单与头寸管理模块。 仿真模式(CSV 日志)与轻量级监控看板。 Docker 化部署与运行手册(runbook)。 回复中请包含 2–3 个过往 FIX 项目(你的角色与工作范围)。 你更倾向使用 Java 还是 Python,以及原因。 你通常使用的 FIX Store/日志方案及原因(例如 JDBC/FileStore、内存+外部持久化等)。 简述你会如何将零售平台的 SL/TP/市价单映射为净额场景下的 FIX 表达(含 ClOrdID/OrigClOrdID、Replace/Cancel 流程、TIF/IOC/FOK 等)。 MVP 的大致时间线和预算。

预估 30000 元

计算机视觉工程师 远程兼职

【专业合作】计算机视觉项目:基于OpenCV实现书法字的毫米级网格对齐与差分测量系统 一、 项目核心概要 我们致力于开发一款书法教学小程序的核心评分引擎。本项目并非依赖难以把控的深度学习,而是**通过特制的毫米级刻度网格纸,将书法评价转化为一个高精度、可量化的图像测量问题**。技术路径清晰,目标明确。 二、 核心技术挑战与思路(项目基石) 我们已定义清楚核心任务,您需要解决以下两个关键问题: 1. 高鲁棒性的网格识别与亚像素级对齐: 目标:从用户拍摄的、可能存在透视变形、光照不均、部分笔迹遮挡的作业图片中,稳定、精确地识别出1mm间距的网格线。 输出:计算透视变换矩阵,实现与标准模板的**亚像素级别精准对齐**,为后续测量奠定基础。 2. 基于网格坐标系的笔画量化比对算法: 目标:** 在对齐的坐标系下,提取学生字与标准字的笔画轮廓。设计算法,**定量计算关键点的位置偏差(精确到毫米)、笔画粗细均匀度等指标**,并合成科学评分。 输出: 可视化的比对结果(如红透覆盖效果)及结构化数据。 三、 技术栈与交付要求** - 必需技术栈:精通 **Python/OpenCV** 或 **C++/OpenCV**,必须有实际的图像处理/测量项目经验。 - 必需交付物:完整的、可部署的**源代码**、技术文档及一个可演示的微信小程序原型。 - 项目周期:3周内完成核心开发与测试。 四、 项目预算与合作模式 - 项目预算:人民币1.5万元 - 2.5万元。我们重视代码质量与解决方案的优雅性,对于能提出更优技术方案的开发者,预算可议。 - 合作模式:项目制外包。 - 付款方式(保障双方权益) 我们提议采用 3/5/2 的分期付款模式,即合同签订后付30%,核心功能Demo通过后付50%,全部上线验收合格后付尾款20%。具体可协商。 五、 下一步(意向开发者请按此要求沟通) 为高效筛选,请在联系时**务必提供以下信息**,否则将无法回复: 1. 技术思路: 针对“网格线的鲁棒性识别”挑战,简述您的解决方案(例如,如何应对笔迹遮挡和透视变形)。 2. *初步评估:基于上述思路和3周工期,给出您的初步工时与费用评估。 3. 能力证明:请提供您的GitHub主页链接或相关的技术作品集(最好是图像处理类项目)。

预估 25000 元

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项目后端工程师 远程兼职
Django
Node.js
PostgreSQL
AWS
ML 服务部署

【招聘】后端外包工程师|北美 iOS AI运动教练&社交应用(含 ML 预备架构) 项目简介: 我们是一个小型敏捷团队,正在开发一款iOS AI运动教练(包含社交应用),核心功能包含即时通讯与未来AI特性。现寻找一位后端工程师进行短期集中合作,交付可稳定运行的核心系统。初期目标为支撑数百至一千日活用户,但需为未来扩展预留空间,打造可观测、可扩展的后端。合作愉快可转为长期技术伙伴。 周期:8 周集中开发交付上线 MVP(可续约长期) 模式:全远程;与前端保持日/周同步;按里程碑结算 关系:短期项目合同制,合作愉快可转长期技术伙伴 8 周交付范围 实时通讯:文本/图片/短语音视频消息;可靠存储;WebSocket 连接管理与推送(含 APNs);离线消息补投与重传。 数据存储:用户/会话/消息/媒体的 Schema 设计与实现;为 ML 预备易导出数据(JSONL/Parquet)、字段字典、质量/溯源标记。 任务编排:异步任务系统(转码、批量发送等),具备幂等、重试、超时、死信队列、状态追踪。 部署与运维:基于 Docker 的一键部署;生产环境可观测性(日志/指标/链路追踪/告警);基础安全与限流。 技术要求(必需) 语言:Python(FastAPI/Django)/ Go / Node.js(以交付为先) 数据库:精通 PostgreSQL 或 MongoDB 等,能给出 Schema 设计取舍与理由 实时通信:有 WebSocket / Socket.IO 实战经验 容器化:熟练使用 Docker 打包与部署 云服务:熟悉 AWS(VPC、对象存储、容器部署等) 加分项 集成或部署过 ML 服务(TensorFlow Serving / TorchServe 等) 具备 Kubernetes 轻量化部署经验 熟悉 API 安全最佳实践(认证、授权、速率限制、审计) 非功能目标(示例) 端到端消息延迟 P95 ≤ 1s;持久化成功率 ≥ 99.9%;月可用性 ≥ 99.9% 基础可观测性:关键接口的指标、分布式追踪与日志关联 里程碑与验收(示例) 第 2 周:最小可用后端骨架(认证、健康检查、消息原型、CI/CD) 第 4 周:消息持久化/历史拉取、媒体直传、编排器 MVP、基础观测 第 6 周:权限与限流、灰度发布、SLO 仪表盘、针对 1k DAU 的压测报告 第 8 周:生产部署、Runbook、告警阈值、回归与终验 交付物清单 源码与文档(架构图、Schema、API 清单、Runbook)、IaC/配置、压测脚本与报告、恢复演练记录。 申请方式 注明“后端外包应聘”,并附: 技术简介:1–2 个最相关项目,你的角色/架构设计/解决的难题与技术栈 时间安排:可开始时间与未来两个月的投入保障 报酬期望:线上面谈

预估 42000 元

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