量化行業為什麼競爭這麼激烈？什麼樣的人可以拿到最終Offer？
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量化求職為何如此"扎心"？競爭這麼激烈的原因到底是什麼？我們一起來看下吧！
量化投資行業，無論是國內還是國外，都是高端人才匯聚的地方。
海外有個說法，把從事量化投資的人才都稱作「火箭科學家」，意思是（數理能力）能造飛彈的人才，才有資格來做量化投資。
而目前國內對量化人才的要求同樣很高，目前常見的量化崗位包括：
賣方機構的定價量化崗：多出現在銀行券商的交易部門，主要是衍生品定價，輔助交易部門和銷售部門設計、定價金融衍生品。
買方機構的量化崗位：公募、私募機構中進行股票量化交易，比如量化策略研究崗位、量化程序開崗位，這是很多求職者關注的崗位。
國內一家百億私募負責人透露，上述兩個崗位對學歷背景很高，比如：
量化策略人員通常是數學/物理系的博士，奧數競賽金牌獲得者，他們的工作是研究市場的底層規律，發現獲利的機會和辦法。
開發人員，通常是計算機系的碩博士，信息學競賽金牌獲得者，他們的工作是把策略落地到高性能計算(HPC)的軟硬體上，讓策略正確執行。
雖然量化行業要求特別高，但海外量化機構仍舊是威風八面、前途光明。國內資管機構的量化交易崗，也是「大熱門」
2016量化私募圈開啟「九坤化」，迅速研發市場中性、指數增強、CTA商品期貨等策略，告別了過去的「偽裝」量化策略（搏小市值或者高beta個股的收益）。
2018年上半年，開始出現「四大天王」——九坤投資、幻方量化、銳天投資和致誠卓遠四家機構，他們通過高換手策略收益高企，管理規模迅速擴張。
2019年，中國百億私募陣營開始出現量化私募，九坤投資、金鎝資產、銳天投資、靈均投資、明汯投資、幻方量化紛紛入圍，私募的管理規模隨之擴張。
正是在上述背景下，中國量化交易的藍海迅速「升溫」。
量化投資崗位門檻如此高，什麼樣的人才能最終拿到Offer呢？
MFE（金融工程碩士）、MQF（量化金融碩士）、MMF（數理金融碩士）可以說是量化分析師的對口專業了。其課程基本會涵蓋了量化分析師必備的編程+數學+金融三方面的內容。
C/C++/Java/MATLAB是最需要了解的，同樣高效的Python和R越來越成為Quant從業人員的必備技能。尤其是Python，更是成為各大量化崗位招聘信息上的常客，可以說，想從事Quant崗，請先學會Python。
很重要的一點是要記住這個行業基本屬於*nix世界（比如Linux，等等），所以了解這些系統是很必要的，同時還要了解SQL（在短期內還不會消失）和NoSQL資料庫方面的知識。
理想的候選人必須熟練掌握統計分析、預測模型和微積分（包括微分、積分和隨機形式）。
雖然量化崗位競爭激烈
甚至「一票難求」
但並不是遙不可及的
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