Expressions of Interest - Quantitative Research Internship, Bachelor or Master (Summer 2028 - Shanghai)

优缺点分析

角色解读

• 从暑期实习生逐步成长为全职毕业生量化研究员
• 向量化策略研发、算法交易或风险管理等细分领域纵深发展
• 积累实盘数据经验后，可晋升为高级量化分析师或策略负责人
• 参与量化交易模型的优化与算法开发，解决复杂的数据驱动型问题
• 通过系统课程学习交易基础知识，并在实战项目中应用统计与机器学习方法
• 与交易员及开发人员协作，测试并改进交易系统，提升执行算法与定价引擎效率
• 扎实的数学与统计学基础，熟悉概率论与时间序列分析
• 熟练掌握Python或C++等编程语言，具备大型数据集处理能力
• 了解机器学习、随机建模及金融衍生品定价原理
• 优秀的英语沟通能力与独立项目管理能力

申请策略

• 提前研读公司公开的研究博客与技术文章，了解其量化理念与技术栈偏好
• 准备英文简历与成绩单，确保格式专业、重点突出，避免冗长描述
• 突出数学/统计/计算机相关课程成绩及高难度项目经历
• 详细列出Python/C++实战项目，强调数据处理、模型训练与性能优化细节
• 展示英语学术写作或国际竞赛成果，证明跨文化沟通能力
• 补充机器学习经典算法（如XGBoost、LSTM）在金融时序数据上的应用实践
• 学习基础金融工程知识，了解期权定价模型（如Black-Scholes）与高频交易机制
• 强化代码规范与版本控制能力，熟悉Linux环境下的C++/Python开发流程

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经历，突出个人贡献与技术难点
• 结合理论公式与实际代码实现进行阐述，展现数学推导与工程落地的双重能力
• 针对开放性问题，先界定边界条件，再分步骤提出假设、验证方法与迭代思路
• 请分享一个你使用Python/C++处理大规模数据集并完成建模的项目，遇到了什么挑战？如何解决的？
• 如何理解时间序列分析中的平稳性？它在量化策略中有何实际应用？
• 如果让你设计一个简单的期权定价模型，你会考虑哪些关键变量和假设？
• 请举例说明你是如何在短时间内独立规划并交付一个结构化项目的
• 复习概率统计、线性代数及机器学习核心概念，准备1-2个完整项目案例