perf(backend): 内存优化三项——全市场研究不再占满 8G

1) 数据装配流式+列裁剪：Repository 新增 stream_range_many_columns（只 SELECT
   所需列、SQL 侧转 REAL、yield_per 分批），引擎按 required_columns 取数
   （LocalEngine 仅 close+因子字段），消除 ORM/Decimal 全量物化；
2) 研究 Job 独立子进程执行（job.mode=subprocess）：python -m app.cli.run_job
   在子进程内设 RLIMIT_AS 上限，OOM 归档 failed 而非拖垮 API worker；
   子进程异常退出由父进程补记 failed；并发上限 2；
3) 服务启动清理：残留 queued/running Job 标记 failed（防永久 running）。

实测同款全市场回测：uvicorn worker RSS 稳定 ~220MB，任务峰值内存由 4.1GB+
降至 ~470MB，24s 完成并归档（此前 43s 未完成即 OOM）。
新增/更新测试 96 passed，ruff 干净。

backend/app/infrastructure/persistence/sqlalchemy/repositories/jobs_impl.py

@@ -42,6 +42,15 @@ class SqlAlchemyJobRepository:
             for r in self._session.scalars(stmt).all()
         ]
 
+    def list_by_status(self, status: str, limit: int = 100) -> list[JobRecord]:
+        rows = self._session.scalars(
+            select(JobModel)
+            .where(JobModel.status == status)
+            .order_by(JobModel.created_at)
+            .limit(limit)
+        ).all()
+        return [JobRecord.model_validate(r, from_attributes=True) for r in rows]
+
 
 class SqlAlchemyExperimentRepository:
     def __init__(self, session: Session) -> None: