每年咨询美国金融工程、金融数学、量化金融方向的同学，几乎都会问同一个问题：
想申请金工金数，到底应该找什么样的实习才最加分？
答案其实可以总结成一句话：
最重要的不是公司名气，而是“岗位内容是否真正量化”。
这篇文章就从三个层次，带大家看清什么样的实习对申请金工金数最有帮助。
01、最理想的选择：真正的量化岗位
如果条件允许，首选当然是行业和岗位都高度匹配的实习，例如：
- 投行量化组
- 对冲基金
- 资产管理公司
- 量化私募
- Prop Trading Firm（自营交易公司）
岗位类型包括：
- Quant Analyst
- Quant Researcher
- Quant Risk
- Quant Developer
- Quant Trader
这些实习最大的优势在于：
可以直接向招生官证明，你已经在做与未来专业高度一致的工作。
对于金工金数项目来说，这类经历往往是最有说服力的。
02、次优但依然非常强：技术导向型岗位
如果暂时拿不到纯量化金融岗位，也完全不用焦虑。
在科技公司或金融机构的数据团队，从事：
- 编程开发
- 数据分析
- 统计建模
- 机器学习
- 算法开发
同样是非常有价值的背景。
因为金工金数项目本质上极度重视技术能力，包括：
- Python、C++、SQL
- 概率统计、线性代数
- 数值计算、优化方法
- 机器学习模型
只要实习能证明你具备这些能力，就非常对口。
03、再退一步：金融相关岗位也有帮助
如果前两类机会都暂时拿不到，金融行业相关的实习依然有意义，比如：
- 券商研究所行业分析
- 资产管理投资助理
- 风控部门
- 银行分析岗
这类经历可以体现你对金融市场的理解和行业认知。
不过需要注意的是，在申请材料中，一定要额外强调你参与的数据分析、建模或量化部分，避免给招生官留下“偏传统金融”的印象。
04、美国实习更有优势吗？
不少家长都会问：
一定要在美国实习才更有利申请吗？
客观来说，美国本土实习通常会略占优势，主要因为：
- 招生委员会更熟悉美国公司的培养体系
- 推荐信可信度更高
- 工作内容更容易被理解
- 能体现学生适应国际职场的能力
但需要强调的是：
地域从来不是决定性因素。
如果是在国内或香港的一线金融机构、量化私募、头部券商研究所，或者大型科技公司的核心数据团队，从事高度技术导向的工作，同时能拿到具体、有分量的推荐信，对申请同样非常有竞争力。
05、如何判断一份实习值不值得去？
在做选择时，可以用下面这个简单标准：
优先级从高到低：
① 量化金融岗位② 技术导向的数据或算法岗位③ 金融行业相关岗位④ 泛商科或与技术无关的实习
同时重点关注三点：
- 你是否真的参与建模或编程
- 是否能量化描述成果
- 是否有人可以写出具体、有内容的推荐信
写在最后
金工金数项目喜欢的，从来不是“看起来很金融”的经历，而是：
数学 + 编程 + 数据 + 金融理解的结合。
越早围绕这个方向积累实习和项目，后面的申请空间就越大。
