Susquehanna International Group
ETF Pricing Analyst HK
ETF Pricing Analyst HK
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公金融市场交易
金融市场交易
Etf
Nav
Pcf
Sql
交易支持
公司行动
金融市场数据
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
全球量化交易平台的ETF定价支持岗，金融+Python复合，现场办公、节奏快，成长性强。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比金融市场交易中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
23 个在招
市场机会
选择适中
香港特别行政区 · 金融市场交易 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位加入Susquehanna香港ETF交易团队，负责分析ETF组合文件、净值与成分数据，验证定价输入并排查异常
你需要与交易员、技术和运营团队协作，用Python/SQL/Excel提升定价数据质量与流程自动化，支持ETF做市业务
最低要求
具备ETF、金融市场数据、交易支持或相关分析岗位经验
理解ETF结构、底层证券，以及成分数据与ETF定价之间的关系
具备Python编程经验，能够分析数据并改进或自动化工作流程
具备较强的Excel技能
具备良好的数字与分析能力，能以结构化方法排查数据与定价问题
对时间敏感信息有高度细节意识和良好判断力
能在快节奏交易环境中有效安排优先级并响应问题
具备清晰的沟通能力，能自信地与交易员、开发人员及其他团队直接合作
积极主动、有好奇心，对金融市场和ETF交易有真实兴趣
工作职责
分析ETF组合文件（PCF）、净值（NAV）、成分数据及其他用于ETF定价的输入
验证定价输入，调查ETF公允价值、底层市场数据和成分信息中的差异
监控公司行动、指数变化和ETF篮子更新，评估其对定价数据的影响，并向交易员提出相关问题
直接与ETF交易员合作，调查时间敏感的定价问题、数据异常及其他交易相关查询
支持ETF做市和定价工作流中所用数据与流程的准确性和可用性
与技术和运营团队协作，排查影响交易和定价系统的问题
识别改进数据质量、监控、控制和日常定价流程可靠性的机会
适当使用Python、SQL和Excel分析数据集、自动化检查并改进现有工作流程
深入理解ETF结构、底层证券、指数方法论和市场动态
随着ETF产品和业务需求演变，参与交易台项目和改进工作
优先资格
有直接的ETF定价经验者优先
有PCF、公司行动、指数数据或证券参考数据经验者将高度优先
有SQL经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接支持ETF交易台，能接触实时定价、市场数据和做市流程，金融业务含金量高
- 岗位要求Python/SQL/Excel与金融产品知识结合，有利于积累复合型技能
- 公司为全球量化交易机构，交易台与技术和量化研究结合紧密，学习资源丰富
- 香港核心金融区现场办公，便于与交易员、开发和运营团队高频协作
- 适合有ETF/金融数据或交易支持经验、细致抗压、对市场有真实兴趣，并希望用Python提升交易数据流程的求职者
缺点 / 挑战
- 交易环境快节奏且问题时间敏感，需要在高压力下保持准确和判断力
- 需同时处理数据异常、公司行动、指数调整等多类问题，跨团队沟通成本较高
- 香港金融市场竞争激烈，对ETF产品理解和数据排错能力要求较高
角色解读
- 从ETF定价支持逐步深入ETF做市、交易策略与市场微结构，向ETF交易员或交易分析专家发展
- 积累金融数据与Python自动化能力后，可转向量化研究、交易技术、数据产品等复合方向
- 在交易台项目中承担更多流程改进和产品覆盖职责，成长为交易台核心支持人员
- 分析ETF组合文件（PCF）、净值（NAV）、成分数据及其他定价输入，确保数据准确
- 验证定价输入，调查ETF公允价值、底层市场数据和成分信息中的差异
- 监控公司行动、指数调整和ETF篮子更新，评估其对定价的影响并与交易员沟通
- 与交易员、技术及运营团队协作，排查时间敏感的定价与数据问题，并用Python/SQL/Excel改进流程
- 理解ETF结构、底层证券、指数方法论，以及成分数据与ETF定价之间的关系
- 具备金融市场数据、PCF、NAV、公司行动或证券参考数据处理经验
- 会使用Python进行数据分析与自动化，熟悉Excel，SQL是加分项
- 具备结构化排错、细节把控、优先级管理和跨团队沟通能力
申请策略
- 申请前了解Susquehanna的做市业务和量化交易文化，面试中体现对交易台支持角色的理解
- 准备一个数据差异排查的完整案例，说明如何定位、沟通、修复并验证
- 突出ETF定价、PCF、NAV、成分数据、公司行动或指数数据相关项目经验
- 用量化结果展示Python自动化数据校验、异常监控或报表流程改进
- 体现SQL/Excel处理大规模数据的能力，以及和交易员、技术团队协作解决时间敏感问题的案例
- 强调对ETF结构、底层证券和指数方法论的理解，而非只写通用数据分析
- 系统复习ETF申购赎回机制、PCF/NAV计算、公司行动和指数调整对定价的影响
- 强化Python pandas数据清洗与自动化检查，准备可展示的代码或项目案例
面试指南
- 技术/产品题：先定义核心概念，再说明数据来源和计算逻辑，最后结合ETF实例
- 排错题：按“确认现象—定位数据源—比对输入—评估影响—沟通交易员—验证修复”的结构回答
- 行为题：用STAR法，突出时间敏感场景下的判断、沟通和结果
- 请解释ETF的PCF、NAV和成分数据之间的关系，以及它们如何影响ETF定价
- 如果发现ETF公允价值与底层市场数据不一致，你会如何排查？
- 公司行动或指数调整会如何影响ETF定价和篮子数据？请举例说明
- 你如何用Python自动化日常数据校验？请描述一个具体项目
- 在快节奏、多任务并行的交易环境中，你如何安排优先级？
职位点评
薪资福利70
成长发展84
工作生活45
使命价值60
薪资福利
70中等
JD未披露薪资与福利，需结合香港同类交易支持岗位市场水平判断；岗位位于核心金融区，薪酬竞争力可能较好。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
84较高
岗位直接支持ETF做市与定价流程，可积累ETF产品、市场数据和Python自动化经验，成长信号明确。
技术前沿主流现代技术
技术栈ETF、PCF、NAV、Python、SQL、Excel、公司行动、指数数据、市场数据
成长机会improve the tools and processes、Develop a strong understanding of ETF structures、Contribute to trading-desk projects and enhancements
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD明确#LI-Onsite，且描述快节奏、时间敏感的交易环境，未提及弹性办公或WLB安排。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
60中等
ETF做市为市场提供流动性与竞争性价格，具有一定市场价值；但岗位本身的社会使命信号有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号provide liquidity、ensure competitive prices
创新程度积极采用新技术
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