量化顶流Jane Street（简街）是众多留学生的求职梦想！
2025财年它光是给员工就发出了高达93.8亿美元的薪资。
这是什么概念？
按现有员工规模估算，人均年薪268万美元，换算成人民币约是1920万元，几乎是竞争对手高盛等的7倍！连实习生和应届毕业生起薪都有可能达到30万到70万美元。
简直是神仙中的神仙雇主啊！
求职平台eFinancialCareers（简称efs）最近就统计了从Linkedln搜集到的Jane Street正式员工和实习生所在学校，总结出了这架量化印钞机的“招人偏好”。
结果不出所料，全部是各个国家或地区的顶级名校！
MIT霸榜第一，剑桥、牛津紧随其后，港前三也上榜了！
简街旗下炙手可热的交易岗和工程岗，绝大多数只招收硕博毕业生。
下面来详细看看这份名单。26年计划申请量化专业的同学，值得仔细研究！
量化巨头Jane Street25所目标校
efs统计的Jane Street目标校一共有25所。
其中美国以12所学校领跑；
第二多的英国有6所大学上榜；
中国香港占了3个席位；
澳洲、加拿大、瑞士和新加坡并列，各有1所大学上榜。
分地区来看：
美国地区，MIT（麻省理工学院）以104名正式员工断崖式领先！交易/研究员工（61人）强势领先，撑起了Jane Street核心业务的一大块，技术/产品员工有38名，数量也不少。
Jane Street是一家高度依赖数学、算法和抽象思维的公司，而理工天花板校MIT恰好是问题解决能手的第一名，它是理论和实践两手一起抓的代表。
MIT的学生都有着极强建模能力，很多都是IMO等顶级竞赛出身，因此MIT在Jane Street眼中，不只是单纯的名校光环，它更像是一座天然的人才矿场。
MIT之后是
哈佛（82人）、CMU（74）、
普林斯顿（65）、斯坦福（68）、
哥大（52）、宾大（51人）、
UCB（47）、纽大（46）、
康奈尔（46）、耶鲁（38）芝大（22）。
这些大学的入选理由并不一样，具体可以划分为三种：
1️⃣普林斯顿、哈佛、耶鲁、芝大是偏理论导向的，入职员工在交易/研究岗位的人数明显高于技术岗位。
普林斯顿和哈佛，数学系是最顶尖的那一档；
芝大的金融数学硕士更是量化圈的金字招牌，Jane Street看重的就是它们在抽象推理和理论数学训练中锻炼出来的硬核本领。
2️⃣CMU、UCB、纽大、康奈尔是偏技术导向的，技术/产品员工遥遥领先于交易/研究人员。
其中最夸张的是CMU，技术/产品员工高达56人，比交易/研究岗多出了41人。CMU的CS和机器学习方向是Jane Street工程师岗的最强供血池，没有之一。
UCB的EECS、纽大的科朗数学研究所（CIMS）、康奈尔的运筹学与金融工程都是向Jane Street输送技术人才的核心通道。
3️⃣斯坦福、哥大、宾大更像是理论和技术的结合体，它们交易/研究和技术/产品员工人数旗鼓相当。
斯坦福既有很强的数学和CS背景，又靠近硅谷创业生态，因此培养出了一批懂算法又懂产品的人才，这类学生很适合Jane Street不断扩张的技术产品团队。
哥大在纽约曼哈顿，天然贴近华尔街金融圈，理论端有强大的统计系，技术端又有王牌金融工程，培养了无数量化研究员和工程开发大咖。
宾大因为全美第一的沃顿商学院，管理+技术是它的文化特色，Jane Street看重的就是它对市场有洞察，对工程又有所了解的复合型人才。
英国是除美国之外的最大赢家。
剑桥大学和牛津大学分别以89和88名员工总数排在全球第2和第3位，但内部岗位偏好完全不同。
剑桥的技术/产品员工人数（49）超过了MIT，交易/研究员工只有MIT的一半，主要是它计算机和工程方向，尤其是自然语言处理和机器学习是核心竞争力；
牛津更偏向量化交易岗，经济学、哲学逻辑训练、概率论等传统深厚。
帝国理工学院（42）、UCL（25）、LSE（23）和华威（19）也纷纷上榜。
中国香港是这份名单里最特殊的存在，它已成为亚洲量化人才的重要中转站。
港大、港中文和港科大同时上榜，港大以34名员工领先，Jane Street布局亚太市场，在国际金融市场深耕数年、又有地理位置红利的港校自然是其目标。
相比之下，新加坡国立大学（22人）的入选更像是亚洲理工路线的代表，它在数学和工程领域有着长期的优势。
加拿大唯一入选的滑铁卢大学也是一位隐藏大佬，技术/产品员工高达50人，仅次于CMU。
它名气不高，但它有北美最大的Co-op带薪实习项目，计算机和数学人才密度高，因此也是量化公司的重点招聘。
最后还有一所容易被忽略的学校ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）。
虽然只有16名员工，但它是被誉为“欧陆第一名校”的理工科巨头，是爱因斯坦的母校，培养了众多诺奖得主，还处在世界金融和商业中心之一的苏黎世。
光是听着这些字眼就能知道为何能进入名单。
02想做量化？选对口项目、培养四大能力是关键！
从efs统计的25所Jane Street目标校能看出来，顶级量化巨头在选人才时，排名并不是最主要的或者唯一因素，毕业生的数学、统计、分析、编程等核心能力才是最首要的。
1/ 数学能力
概率论、线性代数、随机过程、微积分几乎是基础中的基础，很多量化面试说到底就是高难度数学题和脑筋急转弯，公司想测试的是能否快速抽象问题和建模。
2/ 统计和分析是第二大核心能力
因为市场数据有很多噪音，量化研究员需要从海量数据里识别出有效的内容，进而正确预测未来，因此对统计推断、数据分析和实验验证要求极高。
分析能力，就是把复杂问题一步步拆解再对症下药，或者去快速推理找到解决方案。
这也是为何很多进入量化行业的学生都有竞赛经历，竞赛训练的就是学生在不确定的高压环境下高速思考、持续优化并做决策的能力，这正好是量化交易的底层逻辑。
3/ 编程等计算机能力
另外，Python已是量化行业的通用语言，顶尖的高频交易岗还会大量使用C++，因为交易速度决定着收益，哪怕就快几毫秒，都是真金白银的收益差距。
所以很多不是CS背景的学生，几乎都会去补充C++，这像是无法绕过的门槛。
既然目标校和核心能力找到了，那么进入量化行业，又该申请哪些专业呢？
目前最主流的申请方向有以下几类专业：
金融工程、金融数学
这是最直接对口的项目，也是量化巨头校招的重点目标项目。
金融工程更侧重于产品设计和工程实践，金融数学则专注于数学建模和理论分析，两者都对数学要求高，特别是金数比金工还高。
它适合本科有数学、统计或CS背景，想系统补充金融建模和工程能力的学生。
美国研究生
金融/金工/金数/金融科技
专业详解
CS-计算机科学
这是Jane Street工程师岗最大生源专业，比金工金数更受欢迎。
相比本科，CS硕士会更聚焦在深化专业知识、培养科研能力或提升工程应用能力上，学习内容主要围绕着计算机系统的核心理论、软件开发、算法设计及前沿技术应用。
应用数学/统计学
它是Jane Street量化研究岗的一大核心生源。
该项目融合了数学、统计学与CS的跨学科项目，非常注重数学知识在科技、金融、工程、医药等领域中的实际应用，培养的就是能用数学理论和计算方法解决实际问题的人才。
当然，单纯的数学、统计专业项目也是可以的，但是背景比较单薄，基本上都要去补齐Python数据处理、C++基础认知和金融市场常识，否则竞争力就不足。
03金工/金数专业选项目，必看两大排名！
量化类项目多，选校时，有两个排名是业内公认的权威参考——QuantNet和Risk.Net排名，两者侧重不同，适合不同需求的申请者。
✅QuantNet排名可以说是美国金工金数的选校圣经，对意向留美就业学生的参考价值最高。
它专注于美国金融工程、金融数学、计量金融三类“硕士项目”，同时它完全以就业为导向，就业相关指标合计占到了半数以上。
2026年QuantNet
金融工程/金融数学硕士排名
2026 QuantNet金工/金数硕士项目前三名分别是巴鲁克学院、普林斯顿和CMU。
巴鲁克学院以21.73万美元的平均高薪、100%就业率、83%留美率登榜全美金工第一名；
普林斯顿金融硕士排名第二，毕业后三个月内就业率97%，平均起薪高达20万美元。
CMU计算金融硕士排名第三，3个月就业率和在美就业率均是100%！它开设计算金融已有27年的历史，不断随金融市场变化调整课程，让学生能持续跟上时代步伐。
哥大金工以14.75万美元的薪酬，跟薪酬高达16.78万美元、3个月内就业率98%的MIT金融硕士分别排名第4和第5名；
UCB金工与MIT同为第5，薪酬达16.86万美元。
NYU坦登工程学院的金融工程是涨幅最大的项目，3个月就业率飙升至88%，在美就业率也升至86%，因地处纽约核心商圈是高盛、摩根士丹利等顶级机构的Target School。
其余表现出色的项目还有芝大金数、纽大金数、华盛顿大学-计算金融与风险管理等。
与QuantNet把目光聚焦在美国不同的是，Risk.Net是放眼全球量化金融硕士，若考虑多国混申，这个排名绝对不要错过！
在Risk.Net榜单中，美国有7所大学进入了前10名，前25强则是占据了13个席位，实力强悍，领先全球。
2026 Risk.Net
全球量化金融硕士排名
巴鲁克学院金工、普林斯顿大学金融、哥大金工项目位列前三，其中巴鲁克学院和普林斯顿以17万+美元的薪资稳居全球首位。
就业率100%的项目就在10个以上，分别是：
巴鲁克学院、哥伦比亚大学、北卡教堂山金数、CMU计算金融理学、佐治亚理工学院量化与计算金融
苏黎世联邦理工学院、苏黎世大学量化金融、慕尼黑工业大学数理金融与精算学、维也纳经济大学量化金融、阿姆斯特丹大学、帕多瓦大学、悉尼科技大学。
总之两个排名各有侧重点，但冠军都是巴鲁克学院MFE，这所名气不大的纽约公立学院，在量化圈的地位，比藤校认可度还高。
结语：
看到这里，能发现一个很明显的规律：
能进入顶级量化圈的学生，从来不只是“学校好”这么简单。
名校当然重要，但更重要的是——你是否具备顶尖的数理能力、快速学习能力、工程能力，以及在高压环境下解决复杂问题的能力。
对于计划申请26Fall、27Fall量化方向的同学来说，现在最重要的已经不只是“冲哪所学校”，而是尽早开始建立自己的核心优势：
数学竞赛、科研项目、编程能力、数据分析、实习经历、金融市场认知……这些才是真正决定你能走多远的关键。
毕竟，量化行业本质上是一个“极度奖励顶尖能力”的领域。
而那些最终能拿到顶级量化公司Offer的学生，往往早在大学阶段，就已经开始系统规划自己的成长路了。
