留子注意!想上岸Quant,千萬碼住這幾點!

身在軟體圈久了
不知道外面的世界原來這麼“高薪”的嗎!
前段時間,華爾街著名對沖基金Point72,用高達5,000萬美元的薪資,挖來了前大摩亞裔分析師Kevin Liu,訊息一齣全網炸鍋!
本以為5000萬美元是極限,結果沒過多久,另一家對沖基金Millennium更是開出1億美金的天價Offer打破華爾街薪資記錄!
好傢伙,要不說你們金融圈壕氣啊,年薪都是按億為單位算的!
雖說大部分人很難拿到1億美元的天價薪資,但金融圈出了名的錢多福利好,現在開始還是有機會的!特別是目前在校或剛畢業Financial專業的留子們!
畢竟年薪5000萬美元的Kevin Liu,最開始也是從小白分析師幹起的!
而且各大金融公司春招之際也在頻頻放崗,甚至26NG也可投遞!!!
所以咱們趕緊來進一步瞭解下Quant不同崗位的用人需求,想要拿到面試具體應該怎麼做,提前做好準備。
【文末含高盛官方推薦書單list和Networking福利,想求職金融行業的同學千萬不要錯過~】
上次初步瞭解了Quant是做啥的、基本要求等,沒看過或者忘記了的同學,點選下方連結👇即可跳轉前文~
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Quant崗位一覽
Quant適合專業:PhD(所有理工科專業都可),Master(Math Finance, Financial Engineering, Stats, Math, CS, EE),本科(Math Finance, Financial Engineering, Stats, Math)
Quant Trader(量化交易員)
  • 含義:利用數學模型、統計分析和計算機技術來制定和執行交易策略,透過分析大量市場資料,發現交易機會,實現盈利。
  • 工作職責:策略研發和最佳化、資料收集和預處理、風險管理等
  • 招聘特點:很少招聘NG,主要以社招或內部轉崗為主。
  • 核心要求:數理金融背景要求較高,對modeling要求相對較低。
Quant Analyst(量化分析師)
  • 含義:運用數學和統計方法進行分析,開發和實施用於定價、交易策略、風險管理和投資組合最佳化的數學模型。(為trader提供重要支援。)
  • 工作職責:交易策略開發、投資組合管理和最佳化、衍生品定價和對沖、風險管理、資料分析等。
  • 核心要求:學歷要求相對寬鬆,本科、master都可申請,看重名校背景,Top30院校優先。
Quant Researcher(量化研究員)
  • 含義:主要涉及研究和開發新的交易策略和模型,以幫助公司在交易和投資中取得更好的業績。
  • 工作職責:策略研究與開發、資料收集與分析、模型構建與驗證、風險管理等。
  • 核心要求:學歷要求嚴格,必須是PhD,專業要求寬泛,不限專業,需要紮實的數理模型功底和強大的統計分析能力數理模型能力。
其他金融資料崗位
一般性金融機構的data崗位(金融資料崗,使用者、產品分析)
Credit Risk Analyst(信用風險分析師)
主要負責評估和管理與貸款、信用卡或其他金融產品相關的信用風險。這個職位通常在銀行、金融機構或大型企業的財務部門中出現。
適合什麼崗位?
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不同大廠的Quant崗位分別有什麼要求?我的專業和經歷最match哪個崗位?
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Quant如何拿面試
瞭解完Quant領域的職位型別和職責,是不是覺得門檻也不是特別高,但想要加入這個行列,首先要對行業有足夠深入的瞭解,其次還應保持對市場動態的敏感度!
比如多讀一些金融市場分析、投資案例等相關書籍,夯實基礎,結合實際專案經驗,才能在眾多候選人中脫穎而出!我們為大家整理了高盛官方推薦必看書單list,涵蓋financial市場基礎知識、行業分析、風險管理等內容,照著書單學習,會大大加深對整個行業的瞭解!
除了上述所說的數理能力、金融背景和工程模型能力等不同崗位要求的硬性條件外,進入Quant行業,光靠基礎知識可不夠,如何精準匹配崗位需求才是最重要的!
下面結合我們Quant學員在求職中常遇到的問題,聊聊求職Quant的幾個關鍵點:
本地工作或實習經歷
很多學員過來諮詢時會遇到的一個問題:我有國內的量化工作經驗,在北美找工作適用嗎?
答案是不適用不同地區的市場和交易環境有所差別,熟悉當地市場和工作環境能讓候選人更快上手,因此大部分Quant公司在選人時,更喜歡有本地經驗的候選人!
那麼,缺少本地實習經歷怎麼辦?
 行業資源和內推
Quant行業的圈子相對較小,且競爭異常激烈。很多人的面試機會都是透過內推拿到的,平時主動參加行業聚會、行業講座、論壇、加入相關社群,利用校友和前輩的資源,都能大大增加拿到內推機會!
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當然了,秘籍再厲害終究是紙上功夫,沒有資源、人脈,想要拿到內推機會只能👇
苦苦維護校友關係,費時費力
在LinkedIn擴充套件人脈,遲遲得不到回覆
得到回覆,不知道如何展開
崗位對口性
最近來諮詢的很多同學,想要求職Quant trader,把FA當作跳板,但這是完全錯誤的認知!FA並不能申請Quant的崗位!
Quant崗位更看重資料建模、演算法交易、風險管理等領域的實戰能力,FA則偏向資料分析、預測等內容,二者在崗位職責和要求上並不匹配,很多金融公司在篩選候選人時更看重業務場景的匹配程度。
Quant前中後臺同樣不能反向申請,想求職Quant,必須要有清晰的職業規劃和高度匹配度的簡歷!
如果你未來更想做一些Quant trader/Researcher的工作,由於不瞭解而選擇了FA崗位,未來想轉行可是很難的!
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