澳蒂华
Career Kickstarter Sydney – Research – March 2026
Career Kickstarter Sydney – Research – March 2026
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
Sydney
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
交易算法
数据分析
期权理论
机器学习
统计建模
量化金融
薪资面议
暂无薪资依据说明。
职位详情
关于这个职位
这是一个为期五天的沉浸式职业启动项目，专为即将毕业的学生设计，旨在加速从大学到全职量化研究员职业的过渡
参与者将通过互动讲座、交易模拟和世界级导师的指导，深入了解期权理论、交易策略，并动手设计和测试自己的交易算法
项目表现优异者有机会获得2027年毕业生项目的录用通知
最低要求
大学最后一年学生（2026年或更早毕业）
所有学位背景均可考虑
澳大利亚或新西兰公民、澳大利亚永久居民，或能提供完整工作权利证明
学习（或曾学习）量化或技术导向的学位，如数学、统计学、物理学、电气/机电/软件工程、计算机科学、应用/量化金融或计量经济学
具有好奇心、批判性思维，喜欢创造创新的新解决方案
对量化问题充满热情，喜欢在协作、动态的环境中工作
务实，注重结果，能够很好地沟通技术概念
喜欢在日常生活中利用技术、编程或数学来解决问题
拥有任何语言的编程经验（C、C++、Python、Basic、JAVA等）
工作职责
学习期权理论：通过引人入胜的互动讲座，学习支撑期权交易的基础知识
探索交易策略：了解数据、报告和提案如何推动有影响力的新交易策略的开发
构建和测试自己的交易算法：获得设计和测试自己交易算法的实践经验
深入研究真实世界数据：分析基于真实世界金融数据的大型数据集，以更好地理解研究人员如何从噪音中识别有利可图的交易信号
获得专家指导：直接向由现任和前任研究员、交易员和开发人员组成的专门教育团队学习
建立人脉网络：通过精心策划的活动，与交易员、量化研究员和开发人员建立联系
体验Optiver文化：沉浸在我们令人难以置信的文化中，享受我们的福利，包括每日早餐、午餐、咖啡等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶级平台与快速通道：这是加入全球知名量化交易公司Optiver的独家途径，表现优异者可直通其毕业生项目，职业起点高
- 密集技能培养：在短短五天内，通过世界级导师指导、实践模拟和理论学习，快速掌握量化研究员的核心技能和行业知识
- 行业深度体验：直接接触真实的交易环境、数据和策略开发流程，对量化金融行业有深刻且具体的理解
- 强大的网络构建：有机会与现任的交易员、研究员和开发人员建立联系，为未来职业发展积累宝贵的人脉资源
- 高强度与高竞争：项目时间紧凑，内容密集，且旨在筛选优秀人才，参与者需要快速学习并展现出卓越的分析和适应能力
- 该职位非常适合对量化金融充满热情、具备扎实数理和编程基础、并希望快速进入顶级交易公司工作的大学最后一年学生
缺点 / 挑战
- 技术门槛较高：要求具备较强的数学、统计和编程背景，对于非相关专业或基础薄弱的学生来说，入门和跟上节奏可能存在压力
- 结果不确定性：虽然提供了获得全职录用的机会，但并非所有参与者都能获得，存在一定的竞争和选拔压力
角色解读
- 短期路径：成功完成该项目并表现出色，可直接获得Optiver 2027年毕业生项目的录用，开启全职量化研究员职业生涯
- 长期方向：在Optiver内部，可以从初级研究员成长为资深研究员或策略师，负责更复杂的模型开发和交易策略制定
- 行业前景：量化金融领域发展迅速，具备该领域经验的研究员在顶尖对冲基金、投行和科技公司都有广阔的职业发展空间
- 参与为期五天的沉浸式培训，学习期权理论、市场微观结构和量化交易策略的基础知识
- 通过动手实践，设计和测试自己的交易算法，并分析真实世界的金融数据集以识别交易信号
- 在模拟交易环境中应用所学知识，并与行业专家和同行进行交流与学习
- 扎实的量化分析能力：需要具备数学、统计学或相关领域的知识基础，能够理解和应用复杂的金融模型
- 编程与算法实现：至少熟悉一种编程语言（如Python、C++），能够将交易想法转化为可测试的算法
- 数据处理与分析：能够处理和分析大型数据集，从中提取有意义的模式和信号
- 批判性思维与问题解决：具备好奇心，能够独立思考，并为复杂的量化问题设计创新的解决方案
申请策略
- 深入研究Optiver和量化交易：了解公司的业务、文化以及量化交易行业的最新趋势，在申请材料或面试中展现出你的热情和认知深度
- 精心准备申请材料：由于每年只能申请一次，务必认真对待，确保申请文书（如动机信）清晰、有说服力，并紧密贴合“研究”方向的要求
- 突出量化背景：重点展示数学、统计、计算机科学或金融工程等相关课程的高分成绩、项目或研究成果
- 展示编程与项目经验：详细描述使用Python、C++等语言完成的课程项目、个人项目或竞赛（如Kaggle），特别是与数据分析、算法或建模相关的经验
- 体现问题解决能力：通过具体的例子说明你如何运用量化方法或编程解决了一个复杂问题，并取得了可衡量的成果
- 表达对金融市场的兴趣：如果有相关实习、模拟交易经历或对市场有独到见解，应在简历中简要体现
- 巩固金融基础知识：在申请前，自学期权定价基础（如Black-Scholes模型）、市场微观结构等核心概念
- 加强Python数据分析能力：熟练使用Pandas, NumPy, SciPy等库进行数据清洗、分析和可视化，并尝试完成一个简单的金融数据分析小项目
面试指南
- STAR框架（情境、任务、行动、结果）：适用于行为类和项目经验问题，确保回答结构清晰、具体且有数据或成果支撑
- 概念解释到实际应用：对于技术问题（如期权模型），先清晰解释核心概念，然后联系其在实际交易中的应用或局限性，展示深度理解
- 展现热情与契合度：在回答动机类问题时，将个人兴趣、技能与Optiver的业务、文化以及量化研究员角色的具体要求结合起来
- 请描述一个你运用编程和数学/统计知识解决复杂问题的项目
- 你对期权定价模型（如Black-Scholes）有什么理解？能否解释其核心假设？
- 如果给你一组金融时间序列数据，你会如何开始分析并寻找潜在的交易信号？
- 你为什么对量化交易和研究感兴趣？为什么选择Optiver？
- 描述一个你必须在压力下快速学习新概念并应用的经历
职位点评
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