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Quantitative Research Internship, Bachelor or Master (Summer 2027 - Shanghai)
立即应聘

Quantitative Research Internship, Bachelor or Master (Summer 2027 - Shanghai)

发布于 大约 7 小时前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
数据科学
Big Data
High-Frequency Trading
Machine Learning
Risk Management
Statistics
Time-Series Analysis
Probability
Stochastic Models

AI 估算 · 20k–40k

量化实习薪资高，上海生活成本高，公司竞争力强，实习月薪2-4万合理。

职位详情

关于这个职位

这是一份为期8周的量化研究实习，你将在全球顶尖做市商Optiver的上海办公室，深入参与真实交易场景中的数据驱动问题

在行业专家指导下，通过交易讲座、课程学习和动手项目，掌握量化交易行业的核心技能，并有机会获得毕业后返回担任量化研究员的offer

最低要求

本科或硕士在读学生，预计2028年或2027年9月之后毕业

主修定量相关专业
好奇心强，善于批判性思考，喜欢创造创新解决方案
对定量问题充满热情，喜欢在协作、动态的环境中工作
扎实的概率与统计知识，有机器学习和时间序列分析经验者优先
具备任意语言（C, C++, Python, JAVA等）的编程经验，Python优先
能在短时间内以结构化方式独立完成项目
有处理大型数据集的经验
能用英语清晰地进行口头和书面表达
渴望与行业专家共事，有不断提升自我的动力

工作职责

由前交易员和工程师组成的内部教育团队领导，你将完成一系列精心设计的交易基础讲座和课程，涵盖期权定价、金融市场、交易策略和前沿技术等主题

然后，你将加入其中一个研究团队，将新学到的知识应用于为交易成功做出贡献的真实场景中
在高级研究员的指导下，你将确保核心定价模型的准确性，并与交易员密切合作，提升交易策略的各个方面
可能包括：
使用统计模型和机器学习开发交易算法，以支持和改进现有模型
开发风险管理和投资组合优化工具，改进执行算法
利用大数据技术分析高频交易策略、市场微观结构和金融工具，识别交易机会
构建随机模型以确定金融衍生品的公允价值
结合定量分析和高性能实现，确保定价引擎和库的效率和准确性
与开发人员合作，测试和实施交易系统的增强功能，提高成功交易的能力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 全球顶级做市商，平台大，技术前沿，学习曲线陡峭
  • 提供系统化培训、导师制，快速提升量化实战能力
  • 福利优厚，包括餐饮、健身房、按摩等，工作环境舒适
  • 实习期薪资竞争力强，还可能获得全职offer
  • 实习期紧凑，项目难度大，需要快速学习并产出成果
  • 工作以现场为主，可能加班，需适应高强度节奏
  • 适合数学、统计、计算机等专业背景扎实，对量化交易有浓厚兴趣，抗压能力强，渴望在金融科技领域快速成长的在校学生

缺点 / 挑战

  • 竞争激烈，intern selection非常严格，压力较大

角色解读

  • 实习表现优异可获得return offer，毕业后成为全职量化研究员
  • 可向量化研究专家或交易员方向发展，深入研究定价模型和策略
  • 积累的量化技能可迁移至对冲基金、投资银行等金融机构，职业前景广阔
  • 参与量化交易核心模型的研究与优化，使用统计和机器学习方法开发交易算法
  • 构建风险管理和投资组合优化工具，提升执行算法表现
  • 利用大数据技术分析高频交易策略、市场微观结构和金融工具，挖掘交易机会
  • 与交易员和开发人员紧密合作，将研究成果落地到实际交易系统中
  • 扎实的概率与统计基础，理解机器学习常用算法
  • 熟练的编程能力，尤其是Python，具备处理大型数据集的经验
  • 熟悉时间序列分析、随机模型等量化金融知识
  • 良好的沟通能力和双语能力，能够在协作环境中清晰表达

申请策略

  • 申请材料需全英文提交，注意学术成绩单要完整
  • 尽早申请，关注Optiver官网和招聘时间线
  • 可提前了解Optiver的公司文化和技术栈，在面试中体现热情
  • 突出学术成绩和定量课程成绩，如概率论、数理统计、机器学习等
  • 展示相关项目经验，尤其是数据分析、时间序列预测、策略回测等
  • 强调编程能力，特别是Python项目，如大型数据处理、算法实现
  • 如果有竞赛获奖、论文或研究经历，务必列出
  • 系统复习概率统计、线性代数、优化理论等数学基础

面试指南

  • 对于技术问题，先阐述基础理论，再结合实例说明应用，最后提优化思路
  • 对于行为问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
  • 展示逻辑清晰、数据驱动的思考过程，即使不确定也要说明思路
  • 解释一下时间序列分析中ARIMA模型的原理和应用场景
  • 如何用机器学习预测股票价格？你如何评估模型效果？
  • 描述一个你处理过的大型数据集项目，遇到了哪些挑战？
  • 对期权定价有什么理解？如何用蒙特卡洛模拟定价？
  • 为什么对量化交易感兴趣？你了解Optiver的业务吗？

职位点评

79
综合评分

顶级量化交易实习，技术前沿、发展空间大，薪资福利优越，但工作强度高、需现场办公。

从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。

更适合这类人
最适合追求技能成长、职业发展机会和行业前沿技术的求职者，尤其是量化金融爱好者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值65

薪资福利

85较高

实习薪资丰厚，福利优厚（每日餐饮、健身房、按摩等），虽然实习期短但经济回报可观。

薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
福利待遇有竞争力的薪酬、有吸引力的奖金结构、额外休假权利、每日早餐、午餐和店内咖啡师、健身房会员、体育和休闲活动，每周店内按摩、定期社交活动、俱乐部和周五下午饮品

成长发展

95较高

提供系统化培训、导师制和项目实战，技术栈前沿（机器学习、大数据），实习表现优异可获return offer，成长路径清晰。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Machine Learning、Statistics、Time-series Analysis、Big Data、Stochastic Models
成长机会Training、mentorship、personal development opportunities、return offer
业务类型profit_center

工作生活

60中等

工作地点在上海市核心地段，但明确要求现场办公，未提及弹性工作。福利丰富但实习强度可能较大。

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

65中等

量化交易在金融科技领域影响力显著，行业增长快，但社会价值中性，使命导向不明显。

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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