中国平安
量化投资经理助理
量化投资经理助理
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
深圳市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
统计学
MATLAB
MoM
金融工程
衍生品
量化策略
指数增强
AI 估算 · 15k–25k
量化岗技术门槛高，但助理级别，平安平台提供市场竞争力薪资，硕士学历加成。
职位详情
关于这个职位
这是一份量化投资经理助理岗位，主要协助投资经理进行量化策略研究、实盘产品管理（如指数增强、MOM、场外衍生品）以及相关专题研究
适合具备金融工程、数学或计算机背景，熟练掌握Python或Matlab的硕士毕业生，有1-2年量化经验者优先
最低要求
硕士及以上学历，金融工程、统计学、数学、物理、计算机等相关专业
有量化、权益、衍生品投资专业知识与技能，熟练掌握Python或Matlab编程语言
有独立开发量化策略和研究分析能力
工作职责
协助投资经理进行量化策略研究分析工作
协助实盘产品（如: 指数增强﹑MOM﹑场外衍生品等）管理
其它量化专题研究工作
优先资格
有1-2年量化投资相关工作经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平安为金融巨头，平台资源丰富，能接触到大规模实盘产品和前沿量化技术
- 量化行业薪资天花板高，技能积累后跳槽溢价明显
- 助理岗位初期可能偏执行，策略主导权有限，需要耐心积累经验
- 适合有数理或计算机背景的硕士毕业生，对量化投资充满热情，愿意从基础做起并快速成长的求职者
缺点 / 挑战
- 工作内容充满挑战，能快速提升编程、建模与金融实战能力
- 量化领域竞争激烈，需要持续学习新模型和工具，压力较大
角色解读
- 可向量化投资经理方向发展，独立管理策略与产品
- 也可深入量化研究领域，成为研究主管或算法专家
- 积累经验后可跳槽至私募、券商等机构，薪资空间大
- 协助投资经理进行量化策略的研究与开发，包括策略回测、因子分析等
- 参与实盘产品的日常管理，如指数增强、MOM和场外衍生品，监控风险与收益
- 完成其他量化专题研究，如市场微观结构、统计套利等，为投资决策提供支持
- 精通Python或Matlab，能编写高效代码进行数据分析与策略实现
- 掌握金融工程、统计学、衍生品定价等专业知识，理解量化投资流程
- 具备独立开发量化策略的能力，能进行回测、优化与风险分析
申请策略
- 关注平安的量化业务方向，面试时展现对指数增强、MOM等产品的理解
- 准备1-2个自己开发的策略案例，详细说明思路与回测表现
- 突出量化相关项目经验，如独立开发的策略回测或实盘模拟成果
- 强调Python/Matlab编程能力，最好附上GitHub链接或代码样例
- 展示金融工程背景，如衍生品定价、统计模型等课程或论文
- 熟悉常见量化框架如Backtrader、Zipline，或提升C++技能
- 补充机器学习在量化中的应用，如XGBoost、LSTM等
面试指南
- 对于策略类问题，遵循“问题定义-数据准备-模型选择-回测验证-风险分析”的逻辑链条
- 技术问题先给出核心思路，再辅以代码示例或伪代码，体现严谨性
- 请介绍一个你独立开发的量化策略，包括思路、回测结果和风险控制
- Python中如何高效处理大规模金融时间序列数据？请举例
- 解释指数增强策略的原理及如何控制跟踪误差
- 场外衍生品有哪些常见类型？如何定价？
- 如何判断一个量化策略是否过拟合？
- 复习金融衍生品定价模型（如BSM、蒙特卡洛模拟）和统计套利基础
匹配度报告
70
综合匹配度
大平台量化助理，技术前沿、薪资有竞争力，但WLB一般。
适合人群
最看重技能成长和行业前景，愿意在快节奏环境中高强度学习的求职者。
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85
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
薪资信号未披露，但平安作为大公司通常提供市场竞争力薪资和稳定福利，能较好满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展匹配
85较高
量化投资属于前沿技术领域，工作内容涉及策略研发与实盘管理，能快速积累核心技能，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈量化策略、Python、金融工程、衍生品
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，JD未提WLB或弹性工作，深圳生活节奏较快，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
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
75中等
量化投资在金融科技高速增长赛道，但公司使命信号不明显，创新程度较高，意义感动机中等偏上。
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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