一、行业经验与业务知识

熟悉银行业务，从事大型金融系统的设计与开发；

具备十多年项目管理经验，十年左右架构经验，熟悉主流开发模型与敏捷开发；

二、操作系统与底层开发

精通Unix、Linux环境下的软件设计、开发、维护与调优，对操作系统有深入理解；

熟悉底层编程，精通UNIX环境C语言和Shell编程、网络编程；

精通TCP/IP、HTTP等通信协议，以及JSON、XML、8583等各种报文格式。

三、编程语言与开发能力

掌握Python、Java、JS、Go、C#等多种编程语言；

具有面向对象的开发思想和逻辑，掌握常用的设计模式和算法；

熟练使用Python语言开发，熟悉Python生态，能快速上手Django、FastAPI等框架；

熟悉J2EE开发技术，掌握JAVA生态技术栈及主流框架及组件；

掌握SpringBoot、SpringCloud、SpringMVC、SSM等使用；

熟悉苹果软件开发，掌握Objective-C，熟练使用Xcode，可独立开发iOS及Mac应用（苹果商店有个人应用发布）。

四、数据库与大数据技术

熟练使用Oracle、MySQL、PG、达梦等数据库，熟悉数据库高性能事务处理及优化；

熟悉Hadoop技术体系大数据平台，熟悉数据仓库设计及常见大数据组件。

五、中间件、组件与分布式技术

精通Tuxedo中间件，熟悉MQ、TONG中间件、WebService等；

熟练掌握Redis、MQ、Nginx、Kafka、Netty、Elasticsearch等常用组件；

掌握分布式系统解决方案及其原理，具备事务、消息中间件、缓存、数据存储等方面的设计与开发能力；

六、系统架构与软件工程

精通信息系统架构设计、系统分析、系统实现与性能优化，熟悉EAI、ESB、SOA、微服务等架构模型；

有丰富的大型软件经验，精通软件工程，具备良好的编程习惯；

掌握分布式、大数据量、高并发、高可用系统的设计开发经验；

熟悉云计算，熟悉Docker，熟练使用容器部署；

熟悉系统安全理论及实践。

七、人工智能与量化金融

熟悉人工智能、LLM领域，具备实践经验，熟悉Pytorch、TensorFlow、Mindspore等框架；

熟悉LLM应用开发及工作流设计，有AI模型部署及优化经验；

熟悉LangChain等智能体开发技术栈，掌握RAG技术全流程；

精通量化投资理论及实践，具有本地搭建、平台策略开发经验，对金融量化、大数据、人工智能行业有较深理解；

精通证券、量化投资理论知识，拥有丰富的量化投资策略开发经验；

精通同花顺、通达信指标公式、选股公式编写；

精通Scrapy、Selenium爬虫框架。

八、前端与移动开发

熟悉前端框架、移动端***生态、设计及开发；鸿蒙开发。

九、综合能力与职业素养

具备优秀的逻辑思维能力、学习能力、设计能力、编程能力和创新能力，富有团队合作精神；

具有很强的文档撰写、总结归纳能力，以及良好的语言表达和沟通能力；

拥有成熟的学习方法，具备快速学习、知行合一的能力；

能持续学习最新技术及发展趋势，及时掌握主流技术、框架及开源软件；

不断探索前沿技术与创新应用，结合实际工作提出创新性解决方案。