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200万年薪寻找“最强大脑”,量化私募抢人已不计成本!

200万年薪寻找“最强大脑”,量化私募抢人已不计成本!

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近日,根据21世纪经济的记者报道,不少量化私募开出优厚待遇以挖掘人才。其中,今年新晋百亿量化私募机构宽德投资的2023年全球校招信息显示,量化研究员岗位最高年薪也可达200万元💰💰💰。



此外,百亿量化私募机构鸣石基金招聘信息显示,招聘对象为2023届全球顶尖院校的硕博毕业生,将结合鸣石投研体系和业务模式,为“最强大脑”打造岗位专属成长计划。鸣石基金相关人士表示,“延续去年招聘开的待遇,今年不变,优秀者最高年薪200万。”


头部量化九坤投资则建立了针对优秀毕业生的三大项目。在持续加大选材力度,建立了针对优秀毕业生的雁栖计划、梧桐计划和揽月计划三大项目,自主培养策略团队。


雁栖计划,从2020年开始,针对已经申请海外名校但因疫情计划延期入学的优秀人才,为其提供量化实战平台。


梧桐计划,主要面向全球优秀的本硕应届毕业生,旨在选拔出最具极客精神的量化新星,提供的具体岗位包括数据科学家、AI算法研究员、AI架构工程师等。


揽月计划,致力于培养具有量化全业务链知识的未来领袖,在基金运营、交易支持、数据分析、财务法务等岗位进行轮岗,面向未来更加多元化、国际化的业务场景,打下人才基础。



上海一量化私募的投资总监曾透露:“50万美元底薪的Offer,我们已经开出了6个”。


为了留住人才,各家量化机构也是使出了“十八般武艺”:有按照个人研发出的因子或策略的贡献来分成;有把公司最赚钱但策略容量有限的内部产品拿出来,作为优秀员工的奖励,给予其跟投的资格的;还有的机构甚至会定期实施股权激励,把公司的股权拿出来作为留住人才的“必杀技”…… 


网友们浅看了这些诱人的薪金,以及完备的人才培养计划后,纷纷表示:”我这钱少、事儿多、没发展的破工作,和旧社会的黑奴有什么区别……“


如此多金好发展的行业和岗位,靠什么能力才能杀出重围呢?我们深扒了上千份全球不同头部公司的量化岗位需求,提取出了这些关键词:机器学习、算法交易、市场、量化研究员、C++、python开发 、CTA等…… 



还有量化私募在招揽人才时放出奇招,比如白鹭资管就直接将其量化面试的问题公开张贴了出来。开卷考试,你有信心吗?



由于量化岗位对技术要求极高,笔试(数理统计概率题+智力题+编程题)就成了几乎所有大公司筛选优秀候选者的最好方式,也是最公平的方式。



相较于不确定性极高的On-site面试,无论你是什么学历背景、什么家境、是否能说会道,Coding题面前,人人平等其实不止是量化岗位,对于想要求职数据分析、数据科学等岗位的同学, Coding刷题也格外重要!


👇那么问题来了👇


Q

Coding刷题要刷到什么程度才算合格?

简单来说,首先要明确的是熟练度远比题量重要得多得多得多得多。


刷题之前,先问自己几个问题:1数据结构真的搞懂了吗?2算法搞懂了吗?是否 已经形成了一套数据自己的“万能解题思路”? 


此外,如果看到一个题你大概能判断出是Easy,Medium还是Hard这个题感就有了。

Q

题海战术真的有效吗?

首先,任何一种刷题方法只要能遗传下来,就一定是有意义的。但是很多人往往只关注到了”题海战术“这个名字,而没有领会到这个战术的精髓。


对于任何一种刷题方法,都需要遵循”懂、会、对、熟、巧“五个过程。题海战术主要用于“熟”这个过程,并且更适合于复习及模考,但是对于大部分求职小白而言,懂、会、对才是核心。

Q

非科班出身,转行刷题的难点在于哪里?

其实,科班与非科班出身的人,最大的区别并不是在于知识储备,而是心理。


科班出身的学生知道去学什么,知道上学期间安排的每一门课程是干什么的,知道要先去做哪些小项目来循序渐进的编码练习,知道知识点在工作中能起到什么样的具体作用,非科班出身的程序员感觉Coding相关的知识点简直是一团乱麻。


因为未知,所以恐惧,恐惧导致盲目的崇拜,认为那些科班出身的求职者太牛逼了,居然可以掌握那么多繁杂的Coding知识;那些写源码分析的程序员都是大神;那些写算法题解的矿工都是最强大脑…… 



其实,回顾一下我们以前学数学的过程,会发现,数学题有千千万,最后在脑海中记住的并非是这道题的具体写法,而是解这道题的思路。


Coding刷题同样如此,很难做到让你把做过的题目代码都背下来,然后在面试的时候一五一十的写出来,但是你可能知道这道题的思路,用什么样的数据结构和什么样的算法思想,知道可以用这样那样的方法做出来,差的就是细节。因此,高效的刷题技巧比刷题的“量”重要太多了!Offer帮《数据/量化金融编程面试刷题班》可以一站式解决你的刷题烦恼👇👇👇



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David

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Chris

FLAG数据分析师

Kevin

纽约九大投行基金数据分析师

Peter

Morgan Stanley量化组


每周我们都安排了相应的答疑时间,大家可以在答疑课上和老师互动,及时解决问题。如果课前有将问题整理好,也可以发在交流群或发给班主任/助教,我们会整理后反馈给老师课上答疑。


03

课程大纲


每个章节,针对相应的知识点,老师会首先系统梳理需要掌握的知识,然后通过刷题,讲解考点难点易错点以及知识点的进阶变形,并结合直播课现场模拟刷题,确保掌握知识点及解题思路,活学活用,举一反三。

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第一讲

Python重点语句及知识点详解(选修)

第二讲

课后实操 – Python典型考题精析,Q&A

第三讲

Array

第四讲

String

第五讲

Tree & Binary Tree

第六讲

Array, String, Tree & Binary Tree 真题解析及答疑

第七讲

Hash Table & Dictionary

第八讲

Heap & Stack

第九讲

Hash Table & Dictionary, Heap & Stack 真题解析及答疑

第十讲

DFS & Backtrack, Recursion

第十一讲

Divide and Conquer

第十二讲

DFS & Backtrack, Recursion, Divide and Conquer 真题解析及答疑

第十三讲

Greedy

第十四讲

Dynamic Programming

第十五讲

SQL

第十六讲

SQL 真题解析及答疑

第十七讲

Greedy, Dynamic Programming 真题解析及答疑


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