【一部出社あり／週2〜3／Python】FinTech・高頻度アルゴリズム取引＆リスク解析エンジン開発

お任せしたいこと
［役割］
Python (3.12+) / NumPy / PyArrow / Polars を用いた、機関投資家向け高頻度取引（HFT）バックテスト環境およびリアルタイム・市場リスク解析エンジンのバックエンド開発
［役割に対して求める成果］
Polars および C++ 拡張モジュール（Cython/PyO3）による大量ティックデータ（Tick Data）のインメモリ処理最適化により、数千銘柄のヒストリカルデータを用いたバックテスト実行速度を 1/5 に短縮し、リアルタイム VaR（Value at Risk）計算のレスポンスを 10ms 以下へ削減

具体的な業務内容
Python 3.12+ / FastAPI を用いた、トレーディングアルゴリズム実行・リスクパラメータ配信 API の開発
Polars / PyArrow / DuckDB を用いた、超大容量タイムシリーズデータ（板情報・約定ログ）の超高速集計・パイプライン構築
Asyncio / ZeroMQ / gRPC を用いた、取引所フィードとの超低遅延非同期通信モジュールの実装
NumPy / SciPy を用いた、オプション価格モデル・リスク評価（Greeks）インメモリ計算ロジックの最適化
Pytest / Hypothesis を用いた、厳格な数値精度計算およびエッジケースに対するプロパティベースドテストの導入

必須スキル・経験
Python を用いたバックエンド API または高負荷データ処理システムの開発・運用経験（3年以上）
Asyncio を用いた非同期処理、および NumPy, Polars, Pandas 等での大量データ計算・パフォーマンス最適化実績
RDBMS（PostgreSQL等）および TimescaleDB, KDB+ 等の時系列データベースの運用経験
Git / GitHub を用いたチーム開発および Pull Request ベースでのコードレビュー経験

歓迎スキル・経験
金術、証券、アルゴリズム取引、クオンツリスク管理、暗号資産領域でのシステム開発実績
Cython, PyO3 (Rust), C++ 等を用いた Python 処理のネイティブ高速化知見
ZeroMQ, RabbitMQ, Kafka 等を用いた低遅延メッセージングアーキテクチャの構築経験
Docker, Kubernetes を活用したミッションクリティカルなインフラ環境での運用経験

開発環境
言語/環境: Python 3.12+, FastAPI, Polars, PyArrow, NumPy, Asyncio
データ/通信: TimescaleDB (PostgreSQL), Redis, ZeroMQ, gRPC
テスト/ツール: Pytest, Ruff, Poetry, Docker, Git
クラウド/CI: AWS (ECS, RDS, ElastiCache), GitHub Actions
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

働き方
[一部出社あり] 週2〜3日出社 / 週2〜3日リモートワーク