设计并实现统一因子存储体系（Factor Store），支持横截面与时间序列因子的高效存储与查询； 设计因子数据模型与组织方式，支持多市场、多频率、高维度因子场景； 优化离线因子计算链路吞吐量，支持 TB / PB 级历史数据的大规模批量计算； 优化在线实时读写性能，支持低延迟因子加载、增量更新与研究访问； 构建因子元数据、版本管理与数据血缘体系，支持依赖追踪与实验复现； 设计因子缓存、分区、索引与冷热分层策略，提升整体存储与查询效率； 与因子计算引擎团队协作，打通因子从计算、持久化到研究生产使用的完整链路；

本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计或相关专业； 扎实的 Python 工程能力，具备复杂系统设计与实现经验； 熟悉大规模数据存储与分析系统，理解列式存储与向量化计算模型； 聚宽投资的岗位 熟悉时间序列与横截面数据结构，并理解其组织与访问模式差异； 熟悉数据密集型系统中的缓存、分区、索引与存储优化策略； 具备良好的系统抽象能力，能够设计可扩展的数据基础设施； 对金融数据或量化研究有基本理解（因子 / 收益 / 回测等概念）； 能独立负责模块级系统设计与工程实现（非脚本级开发）。 聚宽投资的岗位