如今的科技行业，似乎被笼罩了一片乌云。先是Meta、Google宣布Hiring Freeze，紧接着Amazon、Microsoft、Twitter等传统科技大厂开始大面积裁员，于是有不少亟待求职的人开始从其他角度搜寻机会，自此“量化(Quant)”岗位映入大家眼帘：年薪$250k起、Sponsor大户！
各大公司重金招聘
随着金融领域每日产生大量金融数据，如何充分而正确地利用这些数据，成为了众多头部金融公司争相研究的焦点。
于是，“量化(Quant)”岗位应运而生：Quantitative Researcher、Quantitative Developer、Quantitative Analyst、Quantitative Trader等等。
Tittle不同，职责也各不相同，有的开发交易模型、有的概念化估值策略、有的计算风险价值……
虽然任务支线很多，但它们共具一个特质：给钱超多！
以头部对冲基金公司TwoSigma为例，Quantitative相关岗位年薪高达$250k。
重金诱惑在前，不少人还是对Quant岗存在顾虑：去了金融公司，发展会不会没有科技公司好？
金融公司里的Quant岗位，绝不是大家想象中的那样“古板”。有位从FLAG跳槽去对冲基金公司做Quant的导师透露：
- 金融公司其实节奏很快，每天也就早上trading hours比较忙，周末不加班，系统直接shut down；
- 需要handel足够大量、准确、延迟低的数据，数据量并不比大厂小；
- 写软件没有那么多条条框框，不需要大量design docus，流程很灵活；
- 一直用很新的technology，少了很多维护的步骤，对developer来说可以一直学新东西，成长性非常强；
- 未来发展的话，不少大佬跑去做高频交易，那就不是拿死工资了，能拿交易数额的将近一半（狠狠羡慕了）。
总而言之，有人prefer在科技大厂“爬天梯”，有人prefer去金融公司闯荡自己的一片天，最终都会达成【钱包鼓鼓】的成就！
Quant岗位对这类求职者格外优待
Quant岗位的要求中，有很多是与Data方向重合的，但考核内容中又有诸多分别。大部分岗位需要candidate擅长Python、SQL、概率论、数据结构与算法。
这内容的难度跨域就很难说了，不过别担心，即便碰上了难度较高的题，面试官想要的也不是optimal solution，而是考察你的思维量。
在庞杂的Quant知识需求面前，就显示出1v1计划的重要性了。
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