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）
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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。
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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
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招聘特點：很少招聘NG，主要以社招或內部轉崗為主。
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核心要求：對數理和金融背景要求較高，對modeling要求相對較低。
Quant Analyst（量化分析師）
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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。）
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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。
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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）
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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。
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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。
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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。
我適合什麼崗位？
GOVALLEY
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！
Networking福利包
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《LinkedIn萬能話術模板》
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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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