全球量化交易巨头简街集团（Jane Street）曝出2025年上半年员工人均年薪高达140万美元！
交易员：40万-70万美元，折合成人民币约为274万 - 480万元；
量化研究员：35万-60万美元，折合成人民币约为240万 - 411万元人民币；
软件工程师：30万-50万美元，折合成人民币约为206万 - 343万元人民币。
不知道你心没心动，反正我心动了！
如果同学们未来想进入顶级量化巨头，选对大学至关重要，如果能进入企业的Target School能让你更轻松地跨过求职门槛。
前阵子，eFinancialCareers基于领英招聘数据，公开了一份简街的目标校名单。
注：领英数据存在一定滞后性，离职员工未必及时更新，实际数字可能略有浮动
让我们看看，究竟哪些学校拿到了它家的入场券？
Target School有哪些？
美国真的赢很大
美国大学独占12席位，无论是数量上还是名次上，都是“碾压式”胜利。可见在量化市场中，美国大学的学生们普遍更具就业竞争力。
麻省理工学院是排名第一的心头好，有104位校友在这所全球量化巨头企业任职，人数断层领先。并且在竞争激烈的交易员岗位上，MIT校友人数也是最多的。
其他上榜的美国高校，基本也都是U.S.News全美综排TOP20且大家耳熟能详的名校，包括哈佛、卡梅、斯坦福、普林斯顿、哥大、宾大、伯克利、康奈尔、耶鲁、芝大，只有一所TOP30开外的大学，就是纽大。
不是所有的藤校或全美TOP10名校，都是量化巨头的Target School。这应该算是一个热知识了，这次简街的招聘目标校名单里，就不见布朗、达特茅斯、杜克、JHU、西北的踪影。
什么专业最吃香？
尽管Jane Street官方表示：招人不卡专业，更看重STEM基础和问题解决能力，但招聘数据却告诉了我们截然不同的答案。
eFinancialCareers分析了简街2025年的实习生背景，发现三分之一的员工是学数学出身（包括纯数、应用数学、统计），三分之二学的计算机，还有许多人是数学+CS双修。
换句话说，搞量化需要你具备扎实的STEM基础。如果你的目标是简街，不管在不在目标校里，数学和CS都是硬通货。
对数学牛娃的偏爱
如果你有数学竞赛背景，哪怕学校不在名单里，也应该试试投递一下。
简街通过赞助大量数学竞赛，给高中生打了很多自家的广告：Math Prize for Girls、AMC 12、NQFO国家量化金融奥林匹克、Simon Marais亚太数学竞赛，以及国际数学奥林匹克。
从侧面看出，像简街这种顶级量化雇主，选的是从高中就开始堆数学基础的人。
需要的核心技能
编程与算法能力是必备核心技能，随着AI和自动化交易普及，量化行业早已告别简单代码编写，更看重算法、数据结构和系统设计能力。顶级量化公司的技术面试难度对标硅谷一线大厂，LeetCode刷题、算法思维、系统架构设计都是必考内容，扎实的编程功底是立足行业的根本。
招聘全流程
简街的实习是出了名的香，8-10周暑期实习，周薪为5800美刀，月薪大概在2.3万刀上下，另有签字费、报销机票和住宿。算下来，两个半月的实际到手，可能比很多全职岗位还多。
简街的面试风格跟其他机构不太一样，主要考察你的结构化逻辑思维和职场沟通能力：给你一道以前没见过的题目，看你如何运用现有工具，和面试官沟通，一步步推导出答案。
整个流程通常3-5轮面谈，加上简历和电话筛选后可能多达7轮，每轮侧重点各有不同。
简街的实习录取率非常低。据业内人士估算，顶尖量化公司的录取率不到0.5%。
但一旦开始实习，拿到Return Offer的概率通常在50%，不同岗位会有一定差别。
招聘渠道不只有校招，简街会从高中数学竞赛、大学招聘会、领英等多个渠道招人。
其它名企Target School
谷歌
在谷歌的生源榜单中，卡内基梅隆与加州伯克利几乎不分伯仲，稳居前二，斯坦福紧随其后。
Meta
Meta的排名依旧是卡内基梅隆、伯克利、佐治亚理工领跑。
卡内基梅隆常年霸占全球CS专业排名榜首，在人工智能、机器学习、系统底层研发领域的底蕴，几乎没有对手。对于极度依赖核心算法的谷歌、需要高频迭代产品的Meta来说，CMU培养的工程师，就是行业公认的“尖子生”。
加州伯克利的优势则在于分布式系统领域的奠基地位，再加上背靠硅谷的天然区位红利，浓郁的创业氛围和完善的产业资源，让这里的学生天生适配科技企业的研发节奏。
值得一提的是南加州大学的亮眼表现。USC坐落于洛杉矶市中心南部，Meta在当地布局了规模庞大的VR/AR核心部门。地缘相近叠加庞大的校友网络，形成了高效的内推闭环。
苹果
不同于谷歌、Meta主打纯软件与算法研发，苹果的核心灵魂是软硬件的完美融合，这也让它的生源榜单走出了差异化路线。
苹果唯爱斯坦福，伯克利、佐治亚理工、南加大依次跟进，实力顶尖的卡内基梅隆仅排第五。
很多人疑惑，CMU计算机实力顶尖，为何在苹果榜单上排名靠后？
答案很简单：人才流向与岗位匹配度。CMU毕业生更偏爱纯软件研发岗位，或是奔赴华尔街从事量化金融工作，对硬件结合类岗位的意向度偏低，自然在苹果的招聘中不占优势。
微软
微软的生源榜单上，华盛顿大学一骑绝尘，人数远超其他院校。这是实打实的区位绑定带来的结果：华盛顿大学与微软总部仅半小时车程，双方共建联合实验室，开设定向实习项目。
很多本科生在校期间就能进入微软实习，在教授推荐、校友内推的加持下，入职门槛大幅降低。
亚马逊
亚马逊的招聘逻辑和微软高度契合，华盛顿大学同样稳居榜首。亚马逊业务体量庞大，仓储物流算法、AWS云计算运维等岗位，不需要顶尖的前沿科研能力，更看重员工的实操熟练度，能快速上手、降低企业培训成本的求职者最受欢迎。
这份榜单里还有两匹出人意料的黑马。东北大学杀入亚马逊前四，核心秘诀是招牌Co-op带薪实习项目；亚利桑那州立大学则深耕实用型计算机人才培养，庞大的毕业生体量，完美填补了微软测试、运维、云支持等中端岗位的缺口，凭借高性价比成为微软的人才补给库。
TikTok
作为全球短视频巨头，TikTok的核心壁垒是推荐算法，机器学习实力全球顶尖的卡内基梅隆，自然成为其美国算法工程师招聘的第一目标池。
加州大学圣地亚哥分校依托计算机视觉与AI领域的顶尖师资，加上毗邻洛杉矶的区位优势，适配TikTok当地内容安全技术团队的需求，顺利跻身榜单前五。
值得一提的是，哥伦比亚大学是这份榜单中唯一上榜的藤校。这并非偶然，TikTok纽约办公室主打广告商业化与数据科学业务，哥大强势的数据科学专业，叠加自身的法律、公共政策氛围，完美契合了这类复合型岗位的人才需求。
随着人工智能、大数据技术持续迭代，量化金融行业的发展潜力还将持续释放，全球顶尖STEM人才的行业竞争也会愈发激烈。
名校光环固然重要，但真正能让人站稳高薪赛道的，永远是过硬的数理能力、编程实力和解决复杂问题的综合素养。选对赛道、深耕能力，才能稳稳拿下这份全球顶级的高薪金饭碗。
