►前言：
被称作金融科技时代的“高大上矿工”——Quant Researcher，是许多finance相关专业留学生梦寐以求进入的领域。虽说PH此前已经推出过许多篇有关量化金融的文章，但今天整了个大活，一口气介绍完这类岗位的方方面面！这是你绝对不想错过的精华文章~
►本文内容概览：
☑️能力要求
☑️业务介绍
☑️行业薪资
☑️职业晋升
☑️求职准备
☑️可以投递的公司
☑️面试流程
►能力要求：
Quant是一个在面试和工作中都需要申请者具备“大杂烩”技能的行业——数学、统计、编程、机器学习、market sense、对各种金融产品的了解、写报告和做presentation的能力、如何向同事/老板用technical or non-technical terms解释自己做的任务等等，可以说是金融领域求职的一个难度极高的细分方向。Quant Researcher一般需要为团队研究、计划、开发和部署一系列模型和系统，其中运用了各种量化及统计公式，最终实现各类模拟工具能够使公司预测各种场景和决策风险，从而为具体的交易执行或者量化交易策略带来价值。由于工作内容的需要，对于Quant类型岗位尤其是Quant Researcher这样的核心岗，大多数公司都希望候选者至少拥有数学、经济学、金融或统计学等定量学科的硕士学位或博士学位，金融工程或计算金融硕士学位也是量化职业的有效切入点。
►业务介绍：
在卖方，Quant Researcher主要工作目标是开发改进的业务模型并帮助财务决策，典型的工作职责包括通过市场调查和数据收集来研究市场趋势或特定问题。其价值体现在帮助trader更有效率地做出交易决定。在买方，Quant Researcher主要负责做金融相关的量化策略编写、模型定价、风险控制等，数学和统计要求比较高。其价值体现在策略、模型的直接变现能力。
►行业薪资：
对Quant类工作总体而言，sell side是base + 40% based bonus(在卖方这边bonus有出入)。如果你虽然身在sell side但是组里需求的skillset更偏向buy side，收入结构则会更趋向于buy side。对于美行来说，比如Morgan Stanley和Goldman Sachs，bonus的比例可能会更高，达到50%左右；欧行的bonus可能就只有20%-30%。对于buy side行业平均水准差不多是base + 100% based bonus。当然，有无奖金最最根本的一点还是取决于你所在的组是否盈利。卖方这边对于fresh grad而言，底薪在13万美元左右；买方这边浮动较大，具体要看面试情况和要进入组的budge是否宽裕，底薪在10万至15万美元之间比较常见。
►职业晋升：
上面的这张图是in general大家眼中sell side和buy side的分类和过渡情况。越往左所要求的skillset越偏buy side，越往右情况则相反。
在sell side的晋升：管理越来越多的人；在buy side的晋升：是否管钱。卖方比较好理解，买方这边的管钱是什么意思呢？比如说作为新人入行，一开始只是researcher，不对你的profit直接负责。而当你在组里呆的时间越来越长，会有一个book开始直接管钱，并开始抽成到bonus里，比例也会随着晋升而增高。之所以买方不管人，还是因为组的结构都是比较flat的，没有那么多层级，和你的同事都是平级之间的关系。
►求职准备：
搜集公司岗位信息
包括所申请方向知名大公司今年post出来了哪些岗位、Job Description(JD)、申请截止时间。搜集这些信息一方面能让自己开始准备相关的技能，比如如果JD上注明了需要申请人精通统计、机器学习，欠缺此方面背景的同学可以提前进行网课等的学习。
另一方面，了解申请截止时间能让自己对于申请的顺序以及节奏有更好的把控，不会出现错过某家公司某岗位的申请，或者发现马上就要截止了但是自己简历都还没有写好的情况。
由于一般来说在求职申请中大家往往会进行几十甚至上百个岗位的申请，推荐大家使用Excel进行信息的记录：在Excel中可以先把上述信息进行输入，然后按照岗位截止时间进行排序，对于申请过的公司进行标注，以及记录自己目前走到了哪一步，在每一步上遇到了什么问题。这样每次打开Excel后，都能对自己目前的申请情况有所把控。
简历的准备
在求职过程中，简历的质量至关重要，因为不论是机器筛选或是HR筛选，只有一份优秀的简历才能过这第一道关卡。如果简历没有写好，那基本就与下一轮的OA或者面试无缘了，题刷了再多也是白费。同时在暑假中，自己对于过去的实习、课程一般还有清晰的记忆，可以利用这个机会对自己过去的经历进行编排撰写简历，对于在暑假就截止的公司或者开学就截止的公司进行有序的投递。由于大家在申请留学时已经写过一份简历并进行了很好的打磨，在求职中的简历除了添加新的经历以外，要更加注意自己的简历与公司JD的匹配程度，比如是否有相关课程，过去实习中是否有用到相关技术，研究的资产类别是否相似等。由于机筛或者HR筛选简历过程中往往留给一份简历的时间非常短，在简历中一定要多用关键词和相关术语，来抓住机器和HR的目光。
寻找内推
在暑假期间还有一项非常值得去做的事便是提前寻找内推的机会了。在公司招聘的过程中，由于MFE方向的岗位往往竞争非常激烈，一个岗位可能会收到成百上千份申请，如果海投的话则将与上千名候选人在统一池子里被挑选，很容易被HR忽略。甚至如果投递过晚的话，HR在筛选完前一部分的简历、积累了足够多的候选人后，将不再继续筛剩下的简历。但是内推的申请一般来说都会有一个单独的池子，更容易被HR看到，从而提升自己拿到面试机会。
寻找内推的方式大致有两种：一个是联系之前的学长学姐，如果有已经在相关公司工作的一般都能够帮助内推，在暑假的时候可以积极地联系他们，在寻求内推机会的同时也可以请教职业规划等的相关经验；另一个是在领英上直接私信相关公司在职人员内推，由于内推成功后员工往往也能拿到一笔奖励，在自身简历过关的情况下部分员工还是非常乐意内推的，甚至有的会主动进行面试指导。
刷题
对于MFE相关岗位的申请（买方卖方Quant Research, Quant Trading, Quant Developer），刷题是非常必要的一环，虽然大部分公司在面试中所侧重点都不太一样，出现相同题目的几率也不大，但是整体上卖方都偏向于问期权定价，随机微积分相关计算，而买方偏向于问统计、概率、算法、机器学习。在刷完了一定数量的题目后，对于各个方向的问题基本自己都能总结出来一些套路，在回答时有章可循。
对于刷题来源的选择上，大致可以分为以下两类：
（1）各种面经由于公司面试题库的更新往往不会那么快，刷最近的面经能让自己在未来面试时有一定的几率遇到原题；同时也不要放过过去几年的面经，因为在题目类型上、难度上往往都是差不多的，是很好的学习和准备机会。唯一的缺点就是一般不知道答案，但是自己完整构建思路的过程或者与同学的讨论中往往也能收获许多。面经的来源上，一个是大家都所熟知的一亩三分地，输入公司关键词即可进行查找；一个是询问过去面过相关岗位的学长学姐或者同学，往往能了解到更加相关的面经。
（2）面试书包括大家都所熟知的《A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews》（小绿书），以及其他的小红书，150问等。虽然这些面试书上的题目一般都来自于很多年以前，但是上面对于题型的归类和解题套路的示范是非常完整的，很多公司也仍旧会在面试中抽取这些书籍中相关的问题改变数字后进行提问，有的甚至会直接问原题。如果大家提前在暑假中能将这几本书都吃透，其实就已经能拿下大部分面试了。对于许多人而言，小绿书永远是常刷常新的，每次面试前过一遍都能发现自己以前没有能很好理解的点。
►可以投递的公司：
Tier1：对冲基金和个别头部大型投行
众所周知，以对冲基金为首的金融行业买方公司一直都是应届生金融求职选择的鄙视链顶端，在量化岗位方向也不例外。这其中当然，以量化策略研究为主的量化基金更是为典型，另外还有头部大型投行，年薪package甚至多有二十五六万美金这样对应届生来说十分夸张的数字。
代表公司：Balyasny Asset Management、Two Sigma、D.E.Shaw、Morgan Stanley、State Street、BlackRock
年薪范围：25万美金及以上
Tier2：大型投行及以量化分析为核心的其他公司
投资银行的量化分析师岗位给薪范畴基本是一个应届生能遇到的较为理想的薪酬选择，也是每年在量化领域高薪岗位中最为主要的一个梯度，毕竟买方公司每年能招的entry level人员也是屈指可数的。
代表公司：Bloomberg、Goldman Sachs、JPMorgan、Credit Suisse、UBS
年薪范围：18-25万美金
Tier3：部分投行及和商业银行等其他公司
相对Tier2而言，业务实力及行业声誉都没有那么厚实，但也是应届生的好去处，同样能够提供非常好的职业发展通道以及经历背书。
代表公司：Barclays、Citi、Capital One
年薪范围：16-18万美金
►面试流程：
1. 申请时间线
北美量化项目大多为秋季开学，在每年的7-9月左右开始第一学期。这个时间段，正好接近一年中最重要的recruiting season，秋招开始的时间。然而随着金融行业申请周期的不断提前，秋招呈现出逐年提前的趋势，让很多新入学的同学感到措手不及。
此外，不同方向的量化工作存在不同的申请开始时间，要求同学们将整个申请流程安排地更加合理高效。以下将简要介绍暑期实习申请的时间线，为大家提供一个对申请时间安排比较宏观的认知。特别注意的是，不同方向的申请时间并不绝对，这里只是选择了能代表大多公司的，公认的时间线安排，具体的申请时间还需要依照具体公司的通知安排。
7-8月：部分项目暑期学期开始；亚太(HK,SG)sell side宣讲会；美国prop shops宣讲会。
9-10月：项目秋季学期开始；亚太sell side/美国prop shops面试开始；美国sell side banks/buy side funds宣讲与初面。
11-12月：多数prop shops开始Superday/Offer；部分美国Sell side banks 开始Superday/Offer；Buy side funds开始Superday/Offer。
次年1-3月：项目春季学期开始；少数Sell side banks 继续Superday/offer ; Buyside Fund Superday/Offer；所有种类公司second round recruit。
次年3-5月：所有种类公司少量Superday/Offer。
次年5-8月：暑期实习开始。
大致总结时间线的话，有以下特点：
申请周期主要集中在9-12月，即入学的第一学期，意味着实习申请需要同时兼顾全新的学习生活。
不同种类公司大致开始时间为：Prop shops < Sell-side banks ≤ Buy-side funds，一些funds/较小型公司存在全年都可能开始recruit的情况。
春季学期开放数量较少，但仍有很多公司进行第二轮recruit，不乏很多高质量的实习岗位。
2. Quant面试流程
第一轮主要是和HR确认一下个人信息，比如为什么会选择这个岗位、skillset是否fit、你的身份问题等等，并且会简单过你的简历。
第二轮一般会有几个做事的VP来进行面试。这也是比较基础的量化岗位的面试问题，涉及的领域涵盖了数学统计知识、brainteaser、编程语言考核、金融背景知识等。一般量化岗位对于编程能力还是有一定的要求的，所以这一轮考核的重点在于编程能力、数理背景和金融知识。
最后一轮在疫情期间一般都是电面，疫情开放后部分岗位开放了onsite，有些也恢复了superday形式（即半天到一天内面完全部3-5轮）。这一轮主要是VP经过验证了你的基础能力，那么由Director来做最后的拍板决定是否录用。Director的问题一般会比较high level，比如为什么选择这个岗位，介绍一下与岗位相关的经历，描述一下对市场的理解等等。但是Director有时也会带上一两个VP进行面试，这时候也会涉及到部分technical的内容。所以建议面试之前，先研究好面试官的基本信息，再对症下药去做相应的面试准备。
具体的面试内容会根据岗位的不同而有差别，譬如前台desk Quant可能会考核你portfolio greek的理解和BSM model的推导，甚至会有一些关于market的问题。而中台risk Quant则更多地考察编程能力、金融分析能力以及机器学习模型的一些知识。
买方Quant Researcher类岗位面试方面重点很多时候是数学和编程，以及些许市场问题：数学题主要是概率统计、线性代数、机器学习和优化算法；编程题参考leetcode中等难度和数据结构；市场题会问些衍生品方面和外汇方面的intuition，比如Delta hedge, gamma trading, quote-driven market的structure。总的来说是很看综合知识背景。