澳蒂华
Expressions of Interest - Quantitative Research Internship, PhD (Summer 2028 -Shanghai)
Expressions of Interest - Quantitative Research Internship, PhD (Summer 2028 -Shanghai)
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据科学
数据科学
数据处理
时序分析
机器学习
概率统计
量化建模
高频交易
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
顶尖量化平台暑期实习，技术成长路径清晰，薪酬福利完善，现场办公节奏较快
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
2.0万
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
26 个在招 · 其中数据科学 3 个
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 37 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位面向博士实习生开放，旨在让候选人深入参与真实量化交易策略研发
日常工作涵盖定价模型算法实现、风险管理与投资组合优化工具开发，直接处理高频市场数据并优化交易系统
暑期表现优异者将获全职录用机会
最低要求
博士在读（预计2029年毕业）
主修高度定量相关专业
具备扎实的概率论与统计学基础，有机器学习与时序分析经验者优先
掌握至少一门编程语言（如C++、Python、Java等，偏好Python）
能在短时间内独立结构化推进项目
有处理大规模数据集的经验
具备自我驱动力、团队协作精神及创业心态
对交易/量化金融行业有兴趣
工作职责
作为量化研究实习生，你将与研究人员和交易员合作开展直接影响交易方式的真实研究项目
具体包括：执行广泛分析以实施支持并改进现有模型的新算法
开发风险管理和投资组合优化工具以提升执行算法效能
处理PB级的低延迟、高频市场数据集
与开发人员协作测试并推动交易系统变更，以提高成功交易能力
持续跟进最新模型与技术发展
优先资格
机器学习与时序分析经验
编程能力偏好Python
对交易或量化金融行业的浓厚兴趣
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触一线高频交易核心业务与真实资金流
- 顶尖量化团队提供系统化培训与导师制培养
- 实习转正通道明确，福利体系完善（含餐饮、健身、按摩等）
- 技术门槛极高，需快速消化复杂金融数学与微观结构模型
- 工作节奏紧凑，对逻辑思维、编码效率与抗压能力要求严格
- 转正名额有限，内部竞争较为激烈
- 适合数学/计算机/物理等理工科博士背景，热爱量化金融且具备极强代码与算法能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 暑期实习表现优异者可直通全职量化研究员岗位
- 长期可向资深量化科学家、策略负责人或交易主管方向晋升
- 参与真实量化交易策略研发，直接优化公司核心定价模型
- 开发风险管理与投资组合优化工具，提升算法执行效能
- 处理PB级低延迟高频市场数据，协同工程师迭代交易系统
- 扎实的数学统计基础与机器学习/时序分析能力
- 熟练掌握Python或C++等编程语言进行算法实现
- 具备独立推进项目与大规模数据处理能力
申请策略
- 提前准备英文申请材料，熟悉Optiver双边报价机制与做市商业务模式
- 突出顶会论文、算法竞赛成绩或高频数据处理项目经验
- 清晰展示独立完成的量化建模案例及技术选型依据
- 强化Python/C++高性能计算与内存管理能力
- 补充随机过程、做市策略、订单簿动力学等金融市场专业知识
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景、个人贡献、技术选型依据及最终成果
- 针对技术问题，先讲清数学/算法原理，再说明工程实现细节与性能优化思路
- 结合量化场景说明模型在实际交易中的适用边界与风险控制
- 请介绍一个你主导的机器学习或时序预测项目及其难点
- 如何用统计学方法处理非平稳金融时间序列？
- C++中如何实现低延迟内存管理与对象池？
- 面对海量高频数据，你会如何进行特征工程与降维？
- 复习随机微积分、蒙特卡洛模拟、深度学习架构及常见统计检验
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
提供具有竞争力的薪酬与奖金结构，叠加完善的餐饮、健身及休闲福利，整体补偿水平处于量化行业市场中上。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
福利待遇竞争性薪酬、吸引人的奖金结构、额外休假、培训、导师制与个人发展机会、每日早餐、午餐和零食、健身房会员、体育休闲活动、每周室内按摩、定期社交活动、俱乐部及周五下午饮品
成长发展
85较高
提供系统的培训、导师制与个人发展机会，深度参与核心定价模型与交易系统迭代，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、机器学习、时序分析、概率统计
成长机会培训、导师制与个人发展机会
业务类型profit_center
工作生活
60中等
提供每日餐食、健身房会员及每周按摩等福利，但量化交易行业通常节奏较快，现场办公为主，WLB需结合具体团队评估。
工作模式未明确
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
70中等
致力于通过数据与研究改善全球金融市场效率，业务具有明确的商业价值与技术创新导向。
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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