崗位要求：

教育背景

-學歷要求：金融、計算機畢業。

-專業背景：數學、物理、統計學等基礎學科專業，有堅實的數理基礎；金融工程、計量經濟學、金融科技等與金融領域緊密相關的專業，對金融市場的理解和金融工具的應用了解，有較強的模型實現以及交易執行等方面的能力。

專業技能

-編程能力：熟練掌握至少一門編程語言，如Python、C++、MATLAB、R等，用于數據處理、模型開發與回測以及交易系統的實現。例如，Python憑借其豐富的庫和簡潔的語法，在量化領域應用廣泛，可進行數據挖掘、因子分析、策略回測等；C++因其高效的性能，適用于對計算速度要求極高的高頻交易策略的開發。

-數據處理與分析：具備強大的數據處理和分析能力，包括收集、清洗、轉換、存儲和檢索金融數據等，能夠運用數據分析工具和技術挖掘數據中的潛在規律和信息，如使用SQL進行數據庫操作，運用pandas、numpy等Python庫進行數據處理和分析。

-量化模型開發與優化：掌握量化模型的開發、評估和優化方法，如多因子模型、時間序列模型、機器學習模型等，能夠根據市場變化和數據反饋，對模型進行調整和改進，提高模型的預測準確性和盈利能力。例如，運用線性回歸、邏輯回歸等統計方法構建多因子選股模型，或利用機器學習算法如隨機森林、神經網絡等挖掘市場中的非線性關系。

-金融知識與理論基礎：不僅需要具備金融學的基本知識，如金融市場、金融工具、投資組合理論等，還要熟悉各種金融衍生品的定價和風險管理方法，如期權定價模型、風險平價模型等，深入理解市場的微觀結構和交易機制，為量化策略的開發提供理論支持。

工作經驗與項目經歷

-相關工作經驗：有量化投資、策略開發、金融數據分析等相關工作經驗者優先，一般要求1-3年或以上的工作經驗，但對于優秀的應屆畢業生，如果其在學術研究或實習項目中有突出的表現，也可適當放寬要求。

-項目經歷：參與過完整的量化研究項目，從數據收集、模型開發到策略實盤的全過程，能夠獨立承擔項目中的部分或全部任務，并取得一定的成果，如開發出具有實際投資價值的量化策略成果等。

其他素養

-學習能力與創新精神。

-邏輯思維與問題解決能力，團隊合作與溝通能力，抗壓能力與專注力：