量化好比金融科技领域“皇冠上的明珠”：技术牛人扎堆，极具竞争力的薪资待遇，高大上的办公环境。随着近两年量化私募在国内的蓬勃发展，越来越多的技术候选人开始关注这个行业，进而产生了这样一个疑问：互联网人是否适合转量化赛道？在知乎上，有这么一个帖子“想从互联网码农转量化，能否请前辈给一些建议”。Falcon Talent科技团队专注量化领域招聘的资深顾问Miki Shi通过自己从业3年的经验结合提问者个人的情况，分享了自己独到深入的观点。- 长期专注于量化对冲基金领域招聘，为多家百亿级基金公司成功招募投资研究、量化策略、机器学习、高级开发工程师等高级人才。- 擅长岗位：Portfolio Manager（股票/期货/期权），量化策略研究员，机器学习/深度学习/强化学习研究员，Core Dev，Quant Dev，AI Infra，FPGA设计和验证等。脱口秀大会第五季落下帷幕，小佳在总决赛舞台终于如愿接到了商务。“脱5”经过了坎坷的一季，而小佳的一句“你可以吗？” 让人再次对节目的好感拉满。言归正传，近几年在国内蓬勃发展的量化基金吸引了越来越多优秀的技术人才。经常会有互联网大厂的优秀技术人选问我，“Miki，你觉得从互联网转行做量化，我可以吗？”。有这样疑问的小伙伴不在少数，所以我想借这个回答分享一些我的观察，希望对大家会有帮助。
文：Miki Shi
作为一名量化猎头，我有幸经历了量化在国内成长最快的两年。
近两年，我成功交付的案例主要包括：量化策略研究员/投资经理，AI（ML、DL、RL），C++，FPGA。其中非金融背景的占了50%。这50%里，2/3都是互联网转量化的。今年互联网行业入冬，我们每天都会收到很多份来自互联网大厂、AI独角兽、芯片、智能车、游戏等等行业的人才简历，但是大部分都不能通过我们简历筛选。即使精挑细选筛了几份合格的简历出来，面试机会也很渺茫。其实不单是我，我们的客户（包括HR，用人部门，甚至老板）都会告诉我，他们每天可以通过各种渠道收到很多简历，但能约面的，很少很少。行业快速发展的两年，人才供求的关系经历了很大的改变。2年前，各行各业发展稳定，大厂自带吸引人才的光环，但多数的量化私募公司体量都很小，有的没有人事部门，都是老板、用人部门全员招聘，但很多候选人没听过量化私募。中国金融市场很少听说量化私募的名字，除了四家头部量化，外行人对于量化私募的认知都是“小作坊”，但凡我们主动接触的候选人在其领域发展得很好，被拒绝就是大概率事件。然而公司活总得有人干，招聘就得继续。在往年，一名有奥赛省奖的C9院校本硕应届生，可以轻松拿到大部分量化私募的offer，薪酬略高于互联网，总包30-50万。相比互联网行业，量化私募的加班不多，节假日大多不补班——搬砖嘛，在哪儿都一样。俗话说得好：今天搬砖够狠，明天地位就稳。如果你是个竞赛（省奖）保送的，那就等着去挑公司吧；如果你还是个奥赛（国家级）有奖牌保送的，那就可以等着好公司开价来抢你了！在那个阶段市场招聘的挑战在于，奥赛获奖者稀缺，且应届生需要等待的周期长；海外留学生优先看海外top对冲基金而非回国，业内优秀人才流动性低，普通人才无人问津，正所谓“宁缺毋滥”。这时候，企业就将目光转向了在互联网行业发光发热的优秀人才：985写C++的，要！C9本硕做AI算法研究的，要！说白了，量化无非就两个对应岗位：研究和研发，恰好这两个方向的岗位也都不需要有太多的金融知识和量化背景。一旦成功招募，人选就会发现这个行业的好，安心扎根下来。但2021年之后，市场就不一样了。从行业发展来看，量化私募已经接近成熟，市场上一下子蹦出了多家百亿私募，很多公司开始做资管，路演，投入资金到品宣，知名度大了，整个行业也变得更有吸引力。当大家看到个别年轻高潜工程师入行没两年就能拿到令人乍舌的奖金的时候，越来越多的科技从业者开始关注并投身进来。这个阶段的人才招聘情况也发生了一些改变，量化私募基金依旧在增加规模，只是并非刚需迫切，而是优中择优，招聘更优秀的人才则相应给到更优的薪资。优秀的应届生可以得到60万起的薪酬，更有企业完全匹配了全球头部做市商的高额年薪。各家宣传的方式也各式各样：全球宣讲、合作量协、知识竞赛...... 与此同时，希望从事量化的人才也在极速增加，以非量化从业人员举例，内地的C++工程师和算法研究员/工程师，硬件实力达到了量化招聘的门槛的求职者都愿意试一下量化的机会。同期海外的学子们也会有一部分回国，毕竟国内的量化业务风生水起，薪水也足够有吸引力，要求也并没有海外企业那么高。在当时，能拿到量化私募offer的，往往有以下几种类型：学历顶尖，专业对口，数理敏感度高，逻辑思维灵活，代码能力强（python、C++），表达能力强；
学历较好，有技术要求对应的从业背景、实习背景、科研背景，同时数理敏感度高，逻辑思维灵活，代码能力强（python、C++），表达能力强；
学历较好，专业对应，数理敏感度高，逻辑思维灵活，代码能力强（python、C++），表达能力强，但无高含金量相关经验，同时赶上有熟人或校友力推、或赶上某个公司急招等机遇。
举个简单的例子，奥赛奖牌保送进清北的，正常面试大多能拿到offer；985计算机本科以上，在互联网大厂做C++开发的，正常面试能拿到offer；没有很多对应的经验，但当时公司恰好缺人又跟公司某一核心人员背景相似且聊得来，让你有机会展现你的实力的，也能拿到offer。然而，能满足以上条件的人才往往少之又少，但凡具备以上能力的人，也不缺好的工作机会，量化私募只是TA众多好机会中的一个方向，在这个时候懂行的猎头就很重要了；与此同时，又有很多主动投递岗位的人，这类人才求职意向度非常高，但通常学历不满足或经验没有亮点，通不过初筛；有的硬件实力稍微欠缺，通过了猎头的初筛，却通不过公司筛选。当然，这不代表个人硬件条件不足或不够优秀，而是基于历史招聘数据的统计，从招聘的时间成本考虑，用基于常理的标准缩小筛选范围。2022年的本土百亿量化私募已经发展到三十多家，最大的团队四百人左右；外资量化基金也进来不少（如Optiver、Jump Trading，Citadel等），越来越多人开始了解量化投资，且业内2大部分公司的核心团队和人才框架配备齐全。在这阶段，企业的招聘标准再次升级：他们希望能招募到能立马带来增量的业内精英人才、未来能带来大增量的高潜人才、能及时突破眼前业务瓶颈的实力型人才。这个阶段的人才现状也发生了巨大的改变：大经济形势不好，互联网行业人才被动离职，技术要求相通的量化岗位也变成了他们自然而然的选择之一。有企业告诉我们，他们常规招聘的一个机器学习的岗位，每天可以收到四五十份简历，渠道包括主动寻访、内部员工推荐和猎头推荐，还有公开招聘网站主动投递。除了内部员工和专注量化招聘的少数优秀国内外猎头能推荐一些高质量的人才，公开网站投递的简历，能达到约面标准的可能性基本为零。从我今年的成功案例来看，能拿到offer的候选人大致有以下几类：- 有行业经验且有可盈利策略的投资经理和在核心领域有核心贡献的量化研究员，但这类人才大多不轻易跳槽、或者有竞业协议；
- 研究类AI，Junior：名校Phd，GPA高，科研能力强、数理能力强，代码能力强；名校本硕，GPA高，有奖牌、数理能力强、代码能力强；名校本硕博，GPA高，有对标的实习经验或研究经验；
- 研究类AI，Senior：名校学历（第一学历），项目经验对标，年轻非管理岗；
- 研发类C++：名校本科计算机相关专业，代码能力强（有可证明的点：如刷题、项目经验、竞赛等），年轻非管理岗。
能满足以上要求的人才，往往也不缺机会，缺的是合适的好机会。什么是合适的好机会，这里先挖个坑以后慢慢回来填。对于除以上情况外的互联网人选，我个人不太建议转入量化赛道。有一位知乎好友的情况是这样的：二本院校，一线互联网公司两年经验，基本功扎实，语言C#和Java。
没有python或者C++经验，但觉得语言只是工具，重要的是编程的基本功，他可以在一周内上手一门陌生语言。
个人理想是从事量化交易员，但目前对金融行业几乎一无所知，只是通过比特币学过一些交易的皮毛，有不少盈利。想去一个好的平台学习。
从他的诉求来看，他是对量化交易感兴趣的，但由于他没有行业经验，希望有平台能让他学到东西，从而获得高额收入；从他的情况来看，普通本科要在现阶段进入量化私募领域难度很大，同时他对量化并不了解，对做策略使用率最高的两种语言C++和Python也不熟悉，虽然这些因素不会将他完全拒之门外，可能会有一些规模较小的量化私募愿意提供平台，但是是否能在这类平台真正看到学到有价值的东西让他往更大的平台走，这会是一个大大的问号。量化私募一般公司规模都不大，一旦公司不靠谱，再次切换行业的成本就更大，再选择的机会就更少，即使甘愿老老实实打工，收入可能也不如他在之前的行业。我和许多互联网背景的人才聊过“量化好还是互联网好”这类话题，大家关注的焦点不外乎以下几点，这里一并和大家做个分享：量化金融的薪酬真的很高吗？真的可以轻松上百万、千万吗？
当然不是。大家都是靠劳动挣钱，对应的付出对应的报酬，除去少数特例，大家的薪资基本都在中位数范围内。为什么量化金融的薪酬中位数会高于互联网其他行业呢？其实跟行业的行业属性和人才情况有关，量化对冲领域的从业者大多是高学历、综合实力强的，如果统计互联网大厂的薪酬时，也只挑跟量化对冲领域背景相近的人来比，那差距不会很大，换句话说，这一拨人无论去从事哪个行业，他们的薪酬都不会低。
量化私募风险大吗？平台这么小，如果遇到不好的行情，是不是会倒闭？
任何行业都会有风险，曾经大热的互联网今年也遇到了大裁员。量化私募也不例外。行业圈子很小，因为业务同质，所有的从业人员都在同一个圈层竞争，有挣得多的，就一定会有挣得少的，所以挑选offer时，企业平台也是个非常重要的因素。目前行业上大多知名公司的核心成员都经历过行情的起起伏伏，所以都有较强的风险应对能力，所以我也不建议放大这样的担忧。参考一下互联网、地产、教培等行业，行业的发展对个人的影响本身不大，需要考虑的是，你想并且能在这里多久，从长远的职业生涯考虑，哪些技术能力可以在平台上获得提升，同时挣到红利期的钱。
- 各有各的优势。从工作强度来看，券商的某些部门确实强度不大，但最挣钱的部门往往竞争是最激烈的。私募崇尚精英文化，相对应的要求就会更高。从技术技能要求来看，大部分私募要求的人才更偏向于全能，少部分大型私募会把业务分得更细一些，大家可以根据对技术的广度和深度作为标准去选择。
如果你看了以上的建议，依旧对选择留在互联网还是转量化迷茫，建议问自己几个问题：你真的了解量化研究吗？转行只是因为薪资待遇还是对行业作了深入的研究后真的愿意长期投入？如何结合自身现有优势切入行业？你未来在行业里的核心竞争力和定位是什么？一定不能盲目转行业。我遇到的人选，确实有少数误打误撞进入行业，不到两年就财富自由的，也有觉得自己完全不适合量化被量化坑了的人选。做足功课，结合自己当下的优势和技能做选择，这是我个人的建议。由于互联网、高科技等行业都或多或少受到了冲击，不单是候选人，转到量化赛道的猎头也越来越多，所以未来会有更多人知道量化，量化的劝入劝退话题也会持续。我会继续深耕大中华区量化领域，为行业输送更多的优秀国际化人才，为业内人才输出更多行业观察和观点并提供职业发展建议。目前我们和全球头部对冲基金及国内头部量化私募机构及券商均有深度合作，并提供海外工作机会。如有兴趣或对行业有任何问题，欢迎和我联系。
Falcon Talent 科技团队是一支专注于金融科技、消费品及大健康技术类职位的招聘团队。我们的团队分布在北京、上海、深圳、成都，在金融科技领域招聘方面国内业内独树一帜。我们为国内外顶尖的各类金融机构（包括银行、证券、保险、支付、公募、量化私募等）招募高科技人才。10多年来，我们和金融科技行业共同成长，储备了大量拥有丰富行业经验的中高端优质候选人，累积了众多的国内外金融科技业内的人脉，并长期关注他们的职业发展，提供职业发展建议。关注我们并与我们取得联系成为你的职业咨询顾问。