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中国平安
量化分析岗
立即应聘

量化分析岗

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
风险管理
固定收益
定价模型
交易策略
优化控制
Ficc
高频交易
结构化产品

AI 估算 · 30k–60k

量化前台岗位,技能稀缺,经验要求高,平安平台大,薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

这个量化分析岗专注于FICC市场的定价、风险管理和交易策略开发,涉及高频算法交易和结构化存款产品

你需要利用数学、统计和编程技能,与交易台等团队紧密合作,开发前台量化模型
适合具有扎实金融工程背景、精通机器学习和优化控制的高端人才

最低要求

国内外硕士及以上学历,数学、金融数学、统计、计算机科学、工程科学、运筹学等专业优先,具有扎实的学术基础知识,熟知并掌握金融期权的定价原理与模型

有大交易平台工作经验,业务范围涵盖利率,债券,外汇和贵金属市场,从事过基于相关市场的定价,风险测量,交易策略的开发
具备3-5年及以上,在发达市场,如利率、债券、外汇、商品(或权益类)方面的定价,风险管理,交易策略等前台相关工作
熟练掌握计算程序开发的技能,能够自主负责交易前台定价和风险开发工作
具有良好的综合素质、合作能力、沟通能力等,能与交易台,产品销售及风险管理等团队紧密合作

工作职责

开发利率,债券,外汇和商品市场(FICC)相关的定价,风险和量化分析的前台应用模型和程序

研究和开发FICC市场的交易策略及优化执行策略
研究和开发高频Algorithmic交易策略和程序
研究固定收益类投资和资产配置策略,收益归因和优化,以及资本成本和优化
研究结构化存款产品的风险管理和交易对冲开发定价和风险测量工具

优先资格

具备当前量化分析流行的机器学习和优化控制方面知识和技能的优先考虑

AI 洞察

优缺点分析

  • 平台优势明显:中国平安是行业巨头,资源丰富,项目影响力大
  • 技术前沿:涉及高频交易、机器学习和结构化产品,技能积累价值高
  • 行业前景好:量化交易和风险管理在金融科技中持续热门
  • 工作强度可能较大:前台量化岗位通常要求快速响应和高压环境
  • 技术门槛高:需要同时精通数学、编程和金融,学习曲线陡峭
  • 竞争激烈:吸引顶尖人才,需持续保持技术领先
  • 适合数学/统计/计算机背景、对金融市场有浓厚兴趣、乐于将理论转化为实际策略的硬核技术人才

角色解读

  • 从量化分析师成长为量化策略负责人,带领团队开发核心模型
  • 横向发展为交易员或风险管理专家,拓展金融业务深度
  • 跳槽至头部对冲基金或自营交易公司,获取更高回报
  • 开发FICC市场的定价、风险模型和程序,为前台交易提供量化支持
  • 研究和优化交易策略,包括高频算法交易和结构化存款产品对冲
  • 与交易台、销售和风控团队协作,确保模型和策略的落地与有效性
  • 扎实的数学、统计和金融工程基础,精通期权定价模型
  • 熟练的编程能力(如Python/C++),能独立开发交易系统
  • 机器学习与优化控制知识,应用于策略研发

申请策略

  • 了解平安集团的金融科技布局,在面试中展现对量化业务的理解和热情
  • 提前准备一个完整的技术案例,展示从数据到策略的量化流程
  • 突出量化项目经验,尤其是FICC定价或交易策略实盘经历
  • 强调编程能力,列出所用语言、框架和成果
  • 展示机器学习项目,特别是金融预测或优化类应用
  • 复习衍生品定价模型和随机过程,确保理论基础扎实
  • 学习Python量化库(如NumPy、Pandas、Scikit-learn)并练习交易回测
  • 关注平安的业务方向,准备结构化产品和固定收益相关知识

面试指南

  • 技术问题:先阐明理论基础,再结合实际应用经验,最后讨论改进思路
  • 策略问题:遵循“问题定义-数据准备-模型选择-回测验证-部署监控”的流程框架
  • 行为问题:用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答
  • 请解释Black-Scholes模型的假设和局限性
  • 如何设计一个高频交易策略?需要考虑哪些因素?
  • 描述一次你优化定价模型的经历,用了什么方法?
  • 你如何处理过拟合问题?在金融数据中的应用
  • 你对固定收益市场的风险因子有哪些理解?

匹配度报告

67
综合匹配度

平安量化岗,技术前沿,薪资可期,但WLB可能一般。

适合人群
适合追求技术成长和职业发展、能接受较高工作强度的人群。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展88
工作生活50
使命价值60

薪资福利匹配

70中等

薪资未明确披露,但基于公司规模和岗位层次,预计处于市场高位;福利一般未提及,但大公司通常提供五险一金等基础保障。

薪资信号未披露 (30K-60K/月)

成长发展匹配

88较高

该职位涉及前沿技术(机器学习、高频交易),技能成长空间大,但JD未明确提及晋升路径或培训计划。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、优化控制、高频交易、定价模型、风险管理
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

工作地点可能位于上海核心地段,但未提及远程办公,且前台量化岗位通常加班较多,WLB信号不明。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

60中等

金融科技行业处于增长期,但岗位偏重交易利润,社会影响力一般。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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