中国平安
股票量化分析师
股票量化分析师
发布于 1 天前普通员工/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
Sql
投研体系
数据处理
量化开发
量化研究
Ai投研
金融产品评价
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
大型金融机构核心投研岗，技术前沿、成长空间大，薪资具竞争力，但WLB情况需进一步确认。
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
3.5万
比金融市场交易中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 13470 个在招 · 其中金融市场交易 6 个
市场机会
选择不多
深圳 · 金融市场交易 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要参与搭建投研与金融产品数据平台，建设定量体系及评价体系，并参与AI投研项目建设
适合具备量化研究经验、精通Python和SQL的硕士人才，致力于将AI技术应用于金融投研领域
最低要求
硕士及以上学历，计算机、数学、统计、金融工程等相关专业
年以上量化研究或量化开发经验，熟悉股票/基金等品种的策略实现流程
精通Python、熟悉SQL，具备海量数据处理能力
工作职责
参与搭建高质量的投研与金融产品数据平台
参与建设投研（宏观/中观/微观）定量体系，以及金融产品标准化评价体系
参与公司AI投研项目建设
优先资格
对AI在金融领域的应用有深入理解、有AI投研项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型综合金融集团，拥有丰富的数据资源和业务场景
- 需要持续跟进最新的AI技术和金融市场变化，学习成本高
- 适合具备扎实数理基础、热爱金融市场且对AI技术有浓厚兴趣的复合型量化人才
缺点 / 挑战
- 接触前沿的AI投研技术，技术栈现代且具挑战性
- 平台大，职业发展路径清晰，稳定性较高
- 金融行业对策略的有效性和稳定性要求极高，面临较大的业绩压力
角色解读
- 从初级量化分析师向高级量化研究员或量化投资经理发展
- 也可向AI金融应用专家或投研数据平台架构师方向转型
- 搭建投研与金融产品数据平台，处理海量金融数据
- 建设宏观、中观、微观的定量投研体系及金融产品评价体系
- 探索并落地AI技术在金融投研项目中的应用
- 精通Python和SQL，具备海量数据处理能力
- 拥有3年以上量化研究或开发经验，熟悉股票/基金策略实现流程
- 具备扎实的数学、统计或金融工程理论基础
申请策略
- 了解中国平安在金融科技和资管领域的最新布局，特别是其AI投研相关的战略规划
- 准备好过往量化策略的回测数据和实盘表现作为面试素材
- 突出在量化研究或开发中的具体项目经验及策略收益表现
- 强调Python、SQL及海量数据处理能力，展示处理复杂金融数据的经验
- 详细阐述对AI在金融领域应用的理解及实际落地项目
- 深入学习最新的机器学习/深度学习模型在时间序列预测和金融文本分析中的应用
- 提升对宏观经济指标及中微观行业数据的量化分析能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出数据规模、技术难点和最终收益
- 对于AI应用问题，结合金融数据的信噪比低、非平稳等特性，客观分析AI的优势与风险
- 请分享一个你主导或深度参与的量化策略项目，并说明其核心逻辑和收益表现
- 在处理海量金融数据时，你通常如何优化Python和SQL的性能？
- 你如何看待AI（如大模型或深度学习）在投研体系中的应用前景和局限性？
- 如何构建一个针对金融产品的标准化评价体系？
- 复习经典的量化因子模型、机器学习算法及其在金融场景的变体
- 准备一份详细的过往策略回测报告或代码片段，以展示实际动手能力
职位点评
薪资福利85
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
薪资面议，但基于3年量化经验及硕士学历，结合深圳地区及大型金融机构的市场行情，薪资竞争力较强。
薪资信号面议 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及AI投研建设和定量体系搭建，技术前沿且能接触核心投研业务，个人成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、AI投研、量化研究、海量数据处理
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式和WLB信息，但金融机构量化岗通常工作节奏较快，WLB情况需具体确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
依托大型金融机构，推动AI在投研领域的应用，具有一定的行业创新价值，但社会直接影响力相对有限。
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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