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投资助理岗（量化固收方向）
投资助理岗（量化固收方向）
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
风险分析
数据清洗
量化
固收
资产配置
金融工程
多资产
回测
绩效归因
AI 估算 · 18k–28k
平安集团大平台，量化金融岗薪资有竞争力，硕士学历加1-3年经验对应中高水准
职位详情
关于这个职位
作为投资助理，你将支持量化固收方向的投资交易与组合管理，参与策略研发和模型开发，需要运用Python进行数据分析和自动化工具构建
适合有1-3年经验、数理背景扎实、渴望在金融科技领域深入发展的求职者
最低要求
硕士及以上学历，数学、统计、计算机、金融工程等相关专业背景，复核背景优先
-3年相关工作经验
熟练掌握Python等工具，具备扎实的数理与统计基础
具备严谨的逻辑思维、卓越的学习能力、责任心及团队合作精神
工作职责
投资交易支持：精准执行涵盖债券、权益、商品及跨境资产在内的投资交易指令，并负责后续的结算与头寸管理工作
组合管理协助：跟踪监测所管理理财产品的每日表现，协助完成资产配置、绩效归因及风险敞口分析
策略研发：参与以固定收益资产为核心、延伸至权益、商品及跨境资产的量化策略研究与模型开发，包括数据清洗、回测与优化等
投研工具构建：运用编程能力，开发并维护高效的量化分析平台与自动化工具，支持多资产投研决策
路演及对外支持：深度理解产品系列，具备优秀表达能力，支持路演工作
优先资格
对金融市场有基本理解，熟悉多资产（固收、权益、商品）特性及定价逻辑者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 平安集团平台大，资源丰富，能接触多资产投资和前沿量化技术
- 量化固收方向是金融科技高价值领域，技能积累快，未来职业选择广
- 工作内容兼具交易、研究和工具开发，综合性强，成长空间大
- 金融行业工作强度较大，可能面临加班压力
- 对量化技术深度要求高，需要持续学习新模型和工具
- 市场波动时交易执行要求精准，心理压力较大
- 适合数理背景扎实、热爱编程和金融市场、希望在高强度环境中快速成长的求职者
角色解读
- 向资深投资助理或量化研究员发展，独立负责策略研发与组合管理
- 可向投资经理或基金经理方向发展，管理更大资金规模
- 也可转向金融科技领域，成为量化平台架构师或数据科学家
- 精准执行债券、权益、商品及跨境资产的投资交易指令，并完成结算与头寸管理
- 跟踪管理理财产品的每日表现，协助资产配置、绩效归因及风险敞口分析
- 参与以固收为核心的量化策略研发，包括数据清洗、回测与模型优化
- 开发维护量化分析平台与自动化工具，支持多资产投研决策
- 熟练掌握Python，具备扎实的数理与统计基础
- 对金融市场有基本理解，熟悉多资产特性及定价逻辑者优先
- 具备严谨的逻辑思维和卓越的学习能力
- 有1-3年相关工作经验，硕士及以上学历（数学、统计、计算机、金融工程等专业）
申请策略
- 关注平安集团在金融科技领域的战略布局，面试时展现对量化固收业务的热情
- 提前准备一个完整的量化策略案例，展示从数据获取到回测评估的流程
- 突出Python编程项目，特别是数据处理、回测或量化策略相关的经历
- 强调金融工程或量化实习经验，包括资产配置、绩效归因等成果
- 展示数理统计背景，如数学建模竞赛、论文或相关课程项目
- 如有CFA、FRM等证书或相关研究经历，务必注明
- 强化Python数据分析库（pandas、numpy）和回测框架（backtrader等）
- 学习固定收益定价模型和风险计量方法
面试指南
- 对于技术问题，先明确需求，用结构化的代码或数学公式解释，并注意边界情况
- 对于策略问题，从投资逻辑、数据获取、模型构建、回测评估四个步骤阐述
- 对于行为问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）突出你的贡献和反思
- 请用Python实现一个简单的回测框架，并解释关键指标
- 如何计算债券的久期和凸性？在组合管理中如何使用？
- 描述一次你处理异常交易或数据问题的经历
- 你对量化固收策略（如骑乘策略、利差交易）有哪些了解？
- 如何对多个资产进行绩效归因？
匹配度报告
61
综合匹配度
强发展性，大平台量化岗，薪资中等，WLB一般
适合人群
最适合重视技能成长和职业发展、愿意在金融科技领域深耕的求职者，不适合追求工作生活平衡的人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值50
薪资福利匹配
65中等
薪资未在JD中披露，但结合平安集团规模和职位级别，预计薪资处于市场中等偏上，有一定吸引力。福利未提及，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露 (18K-28K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位涉及量化策略研发、多资产投资和自动化工具构建，技术前沿且成长路径清晰，发展性动机极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、量化、固收、多资产、回测
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点为深圳仅现场办公，未提及弹性工时或WLB，金融行业通常工作强度大，生活化动机满足程度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
50较低
金融行业稳定但社会影响力中性，职位主要追求投资回报而非直接社会价值，意义感动机一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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