三一集团
投资分析师（量化与AI方向）
投资分析师（量化与AI方向）
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
Ai工具
基金研究
数据分析
数据建模
资产配置
量化投资
金融工程
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
长沙量化与AI投资分析师岗，技术金融双轨，成长空间大
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位围绕宏观环境、资产价格、市场风格、行业轮动、利率及风险偏好开展数据整理与分析，协助公募基金定量与定性研究，运用Python及AI工具搭建投研数据模型，汇总分析结果编制研究材料，为集团二级市场投资决策提供研究支持
最低要求
学历与专业：硕士及以上学历，理工科或金融工程相关专业
数学、统计学、计算机科学、人工智能、数据科学、物理、金融工程、金融数学等专业优先
技能要求：熟练掌握Python，能够独立完成数据清洗、处理、分析、建模和可视化
熟练使用WorkBuddy等AI工具，应用于投研分析、代码辅助及报告撰写
具备资产配置或投资策略研究基础
软性素质：数理基础扎实，具备良好的逻辑推理、学习分析及沟通协作能力
正直诚实、认真细致、责任心强、自我驱动，能够在资深投资经理指导下主动思考并持续改进
工作职责
在资深投资经理指导下，围绕宏观环境、资产价格、市场风格、行业轮动、利率及风险偏好开展数据整理与分析，跟踪资产类别、投资策略和市场因子表现，为投资策略与资产配置研究提供支持
协助开展公募基金等投资工具的定量与定性研究，分析净值、持仓、风格、风险收益、回撤、波动、久期及行业配置，参与产品筛选、分类、比较和持续跟踪
运用Python及AI工具搭建、维护和优化投研数据模型，完善数据采集、清洗、处理、计算、展示和自动更新流程，支持策略研究、基金分析、资产配置与组合跟踪
汇总策略、基金及模型分析结果，编制市场跟踪、专题研究、基金分析和模型说明等材料，参与数据复盘与投研流程优化，为集团二级市场投资决策提供研究支持
优先资格
有投资、量化、基金研究或数据分析实习及项目经历者优先
有投研模型搭建、策略研究或AI工具应用实践者优先
有CFA、FRM相关资格或考试通过记录，以及数学建模、编程、数据分析等竞赛经历者优先
能够及时响应研究需求，持续学习新技术和研究方法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 量化与AI结合，技术与金融双轨成长
- 接触真实投资决策，实战性强
- 需在资深经理指导下主动思考，自主性受限
- 数据质量与模型维护工作量大
- 适合数理基础扎实、对量化投资感兴趣的硕士毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从投资分析师成长为量化研究员、投资经理或资产配置负责人
- 围绕宏观、资产价格、市场风格等开展数据整理与分析，跟踪资产类别与市场因子表现
- 协助公募基金定量与定性研究，分析净值、持仓、风格、风险收益与回撤
- 运用Python及AI工具搭建与优化投研数据模型，完善数据采集、清洗与自动更新流程
- 熟练掌握Python，能独立完成数据清洗、分析、建模与可视化
- 熟练使用AI工具辅助投研分析、代码与报告撰写
- 具备资产配置或投资策略研究基础与扎实数理逻辑
申请策略
- 准备一个完整的投研数据模型或分析报告案例
- 突出Python数据分析与建模项目
- 展示基金研究、资产配置或策略回测经验
- 强调CFA/FRM、竞赛或实习经历
- 补充金融工程与量化策略知识
- 熟悉常用数据源与可视化工具
面试指南
- 按数据-方法-结果-局限组织回答
- 强调对投资逻辑的理解
- 如何用Python构建投研数据管道？
- 如何评估基金的风险收益与回撤？
- 资产配置的基本框架是什么？
- 复习统计、金融工程基础
- 准备一个量化分析项目并能讲清流程
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活70
使命价值75
薪资福利
70中等
量化投资岗薪资中上，金融属性较强。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.8万/月)
成长发展
85较高
量化与AI结合，技能成长与职业路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、AI、数据分析、建模
业务类型profit_center
工作生活
70中等
办公室工作，研究节奏相对可控。
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
75中等
二级市场投资研究有明确的商业价值与行业前景。
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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