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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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。
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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