近年来，金融工程和金融数学一直是留学生申请中非常热门的方向。一方面，这类专业确实能充分发挥中国学生在数学、统计和编程上的优势。另一方面，量化方向整体薪酬高、晋升路径清晰、发展前景好，因此受到越来越多同学的关注。
大家最熟悉的就业方向，往往是进入买方或卖方做 Quant。但其实，还有一条值得重视、却容易被忽视的道路：在量化金融服务商做 Quant，为买方或卖方提供模型、系统与技术服务。
我们采访的求职导师丁学长，曾是机构的留学客户，本科在宾州州立读的是应用数学与计量统计，研究生就读于纽约大学金融数学项目。毕业后进入 Numerix，担任 Quant Analyst。
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首先，我们先了解一下量化金融服务商主要服务哪些客户，以及它们的优势。
- 客户主要是没有充足量化团队的中小型银行
- 优势在于拥有成熟而强大的library（定价与风险库），对复杂衍生品的支持能力较强。
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接下来，我们看看量化金融服务商有哪些公司，以及岗位需求情况。
- 最大的有 Bloomberg 和 Numerix
- 此外还有大约 15–20 家中型服务商，团队规模多在 100 人左右
- 整体岗位数量比卖方少，headcount 较为有限
- 招聘门槛呈上升趋势，尤其体现在学校背景要求越来越高。
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为了更好了解量化金融服务商的岗位，我们先了解一下我们比较熟悉的卖方 Quant 的岗位分工和具体职责，以衍生品定价为例
- Quant researcher：做 research，看论文，找到合适的定价方法
- Quant developer：把 quant researcher的idea 用代码写到 library 库
- Quant analyst：了解这些方法，调用写好的工具，定价，给到 risk 或者 trader
- Quant risk：market risk，看交易是否有潜在风险，如何 hedge
- Quant trader：根据定价模型和市场信息进行交易
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那么，量化金融服务商有哪些具体的岗位？和卖方quant有什么区别？
- 不会有 quant trader 这个岗位
- Quant analyst 数量最多，其次是 quant developer，再其次是 quant risk
- Quant researcher 最少，通常要求博士背景
- 博士有自己的优势和劣势。博士通常不太适合做 quant analyst，更适合做 quant researcher。
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量化金融服务商与卖方在 quant analyst 的工作侧重点和职业路径有哪些差别？
- 在服务商，工作覆盖面广，接触更多产品，但不强调在某一领域做到极深
- 在卖方，分工细致，需要在单一领域做到深入
- 职业发展上，服务商的从业者通常在两到三年后可以跳到投行做 associate，或在五到六年后跳到 投行做VP
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最后，我们听听丁学长如何介绍纽大金数项目的特点。
- 小班教学
- 课程体系偏 Q-Quant，强调模型、定价与数学推导
- 更适合未来去卖方做衍生品定价和风险建模，不太侧重买方策略量化
- 项目配有两位求职导师：一位负责技术能力提升，一位负责收集岗位信息
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
