【一部出社あり／週2〜3／Python】FinTech/Quant・アルゴリズム取引シミュレーション＆クオンツ分析基盤バックエンド開発

お任せしたいこと
［役割］
Python 3.12+ / NumPy / Numba / Ray を用いた、外国為替・暗号資産・株式市場向けの高頻度ティックデータバックテストエンジン、リスク指標算出バッチ、およびクオンツ運用分析 API の設計・開発

［役割に対して求める成果］
NumPy ベクトル化処理および Ray による分散並行コンピューティング基盤の導入により、過去10年分（数十億レコード）のミリ秒ティックデータに対するポートフォリオ最適化シミュレーション時間を従来の 6時間から 35分へ大幅短縮

具体的な業務内容
Python 3.12+ (NumPy / Numba / Polars) を用いた、低遅延バックテスト実行エンジンおよび損益・VaR（Value at Risk）計算アルゴリズムの高速化実装
Ray / Celery を活用した、パラメータ最適化（グリッドサーチ / ベイズ最適化）計算タスクのクラスタ分散実行基盤の構築
FastAPI を用いた、社内トレーダー・アナリスト向けシミュレーション結果取得・注文管理 API の設計・開発
TimescaleDB / ClickHouse を活用した、大量時系列ティックデータの高速集計・パーティショニングおよびクエリチューニング
pytest / Hypothesis (プロパティベーステスト) を用いた、価格丸め誤差や約定スリッページ計算ロジックの厳格な自動テスト検証

必須スキル・経験
Python を用いた数値計算、データ分析基盤、またはバックエンド API の開発・運用経験（3年以上）
NumPy, Polars (または Pandas), SciPy などの数値演算・データ処理ライブラリを用いた高速化の実務経験
時系列データベース（TimescaleDB, ClickHouse, InfluxDB 等）または RDBMS での大規模データクエリ最適化の知見
Git / GitHub を用いたチームでの Pull Request ベース開発およびコードレビュー経験

歓迎スキル・経験
金融取引、クオンツ、FX/暗号資産取引所、アルゴリズムトレード関連システムでの開発実績
C++ や Rust 等の低レイヤ言語と Python の連携（PyO3, Cython, CFFI 等）による処理高速化の知見
分散コンピューティングフレームワーク（Ray, Dask）の運用・チューニング経験
AWS / GCP 上での分散計算クラスタ環境の設計・インフラ運用経験

開発環境
言語/環境: Python 3.12+, NumPy, Numba, Polars, Ray, FastAPI
データ/ストレージ: TimescaleDB, ClickHouse, Redis, Amazon S3
テスト/ツール: pytest, Hypothesis, Ruff, Poetry, Docker
クラウド/CI: AWS (EC2 コンピュート最適化インスタンス, ECS), GitHub Actions
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

働き方
リモート環境
[一部出社あり] 週2〜3日出社 / 週2〜3日リモートワーク