在金融领域，资产管理专业和量化分析专业近年来备受瞩目。资产管理专业专注于资产的配置、管理和优化，旨在实现资产的保值增值，涉及金融市场分析、投资组合构建等多方面知识。量化分析专业则运用数学、统计学和计算机科学等工具，对金融数据进行定量分析，为投资决策提供精准依据。这两个专业的毕业生在金融行业有着广阔的就业前景，但求职之路也充满挑战。
最近，我们邀请了机构求职导师Olivia，分享她CMU计算金融毕业后上岸Chubb Asset Management quant analyst，并做到Portfolio manager的经历。
从金融经济到量化金融
Olivia毕业于哥伦比亚大学金融经济本科，后又在卡内基梅隆大学（CMU）攻读计算金融专业研究生。她直言，从本科偏经济的专业转到量化金融，知识跨度很大。像统计、数学的高阶课程以及计算机知识都需要下大功夫去补充。不过，每个人擅长的领域不同，她自己在计算机和金融方面上手相对容易些，但数学的抽象概念和一些复杂的统计问题还是让她花费了不少精力。
从校园到职场的无缝衔接
对于毕业后的求职规划，Olivia首选留美。在她看来，美国在量化金融领域处于世界领先地位，积累几年工作经验非常宝贵。Olivia入职的保险公司是全球市值最高的财险公司，业务遍布多个国家和地区。
她所在的资管部门，主要负责将公司收取的保金进行投资。目前，公司每个季度约一半的收入来自资管部的投资收益。Olivia的工作是协助首席投资官管理规模达1500亿美金的投资组合，日常要密切关注市场行情，识别潜在机遇和风险，适时调整资产配置。
Olivia还分享了自己从CMU求学到求职的时间线。CMU计算金融项目为期一年半，通常9月开学就开始找次年夏天的实习，10月到次年4月是拿实习offer的高峰期。
实习还未结束，七八月份就要开始投全职工作简历，9月起进入面试阶段，她自己11月拿到 offer，次年1月入职，实现了研究生与全职工作的无缝衔接。她身边大部分同学情况也类似，部分同学因实习表现优秀获得return offer，最后一学期压力较小；而多数同学在最后一学期仍在努力找工作。
CMU量化项目仅一年半，求职节奏极快：
- 研一9月：投递暑期实习，次年4月前陆续拿Offer；
- 研二暑期：实习期间同步投全职岗位，9月启动密集面试；
- 11月：斩获Chubb资管部Portfolio Analyst Offer，次年1月无缝入职。
- 投递策略：海投超500份简历，校招与领英结合，重点利用校友资源。“校招成功率更高，但海投是必经之路，50-100份简历换1场面试是常态。”
求职策略与行业洞察
在求职策略上，Olivia 刚开始比较迷茫，基本看到和“quant”相关的岗位就投递。她建议大家充分利用学校资源，比如校招平台，通过校招拿offer的几率相对更大，而且校友在求职过程中也能提供不少帮助。
同时，海投也必不可少，她估计自己当时至少投了500个岗位。在投递时，可以将各类岗位所需关键词融入简历，提高被筛选到的概率。
她还提到，面试前要做好充分准备，量化面试问题专业性强，会就是会，不会就是不会，面试多了心态要放平和。作为面试官，她会通过数学题考察面试者的解题思路和钻研精神，也会询问项目经历、设置一些“挖坑”问题来考察面试者的品行。
作为现任面试官，Olivia总结关键考察点：
- 简历匹配度：学校、GPA、项目经历是初筛重点；
- 解题思维：“数学题不一定要做对，但需展现逻辑和应变力”；
- 职场适配度：通过行为面试判断性格是否契合团队。
- 新人建议：多投多面积累经验，量化知识“广撒网”，重点掌握线性回归、衍生品定价、概率题等高频考点。
Olivia还对比了美国不同金融机构量化岗位的差异。在安达保险资管部门，她的量化分析主要用于资产配置和风险评估，为公司高层决策提供依据；而传统资管公司和对冲基金的量化模型则直接影响交易策略的盈利与否，更注重短期收益。
她认为，投行、对冲基金、保险资管、四大等机构对国际生都比较友好，不过像家族办公室这类小众机构，虽然也需要量化人才且对国际生欢迎，但知名度较低，大家容易忽略。
对于如何选择适合自己的公司，Olivia建议根据个人兴趣和能力来判断。喜欢做模型、写代码、算数，适应快节奏生活的同学可以考虑投行；热爱研究、擅长统计数学、喜欢看论文的同学，对冲基金可能更合适；如果不想太 “卷”，保险资管、家族办公室这类岗位会是不错的选择。
Olivia结合自身经历解析三类岗位：
- 卖方（投行）：为交易员开发定价模型或工具，代码能力要求高；
- 买方（对冲基金）：聚焦市场策略研究，偏好数学/统计博士，竞争激烈；
- 资管/保险：侧重长期资产配置与风险管理，需结合市场分析与团队协作。
- 她选择资管的理由：“工作节奏更稳定，且能直接参与千亿级资金池的决策，适合偏好深度分析而非高频交易的人。”
薪资、AI 应用与职业发展
关于薪资，Olivia分享了自己毕业时（2021-2022年左右）的数据，当时应届生如果没进入大买方，年薪总包大概在15万美元左右；进入大买方的话，年薪在20-30万美元之间。工作一两年后，大部分人年薪在20万美元左右，但具体薪资受个人能力、市场波动等因素影响较大。
如今，AI在量化领域的应用越来越广泛。Olivia介绍，目前AI主要用于情感分析，通过处理语言数据判断市场对公司的态度，进而生成投资策略，但大多还需要人工审核。在招聘方面，掌握机器学习和自然语言处理知识，对想从事买方量化研究的同学会更有利。
Olivia认为，对于量化求职者来说，扎实掌握量化相关知识和金融知识很重要，平时可以多关注《华尔街日报》，培养对市场和国际形势的分析能力。另外，“察言观色” 也是一项关键技能，在面试和工作中都能派上用场。如果有求职导师的帮助，她希望能在面试前更深入了解岗位内容和面试问题，针对薄弱环节进行提升。作为求职导师，她可以帮助同学们修改简历、分析求职方向、进行模拟面试等。
Olivia的快速成长离不开两点：
- 预判需求：主动为上级提供延伸分析，展现全局思维；
- 独立解决问题：减少无效求助，用成果建立信任。
她鼓励新人：“量化领域实力与运气并存，但坚持和规划能大幅提高成功率。”
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