亦赋量化2026秋招:不限专业敢不敢投?杭州量化新机会解读

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文章摘要

亦赋量化2026秋招不限专业,按人定岗。本文解读其业务模式、高薪高淘汰率现状,以及数学、C++、机器学习等核心技能要求,助应届生判断投递价值。

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亦赋量化 2026 秋招:不限专业敢不敢投?杭州量化圈的新机会

这家公司到底做什么的

亦赋量化是一家专注于量化投资领域的公司,核心业务是利用数学模型和计算机算法进行金融交易。

虽然招聘简章未披露具体管理规模,但能单独发起校招的量化机构,通常对技术落地能力有硬性要求。

对于应届生而言,进入量化行业意味着接触高薪与高智力密度的工作环境,但也面临极高的淘汰率。

行业前景取决于策略迭代速度,新人若无法快速产出有效策略或优化系统,很难在内部长期立足。

相比传统金融机构,量化公司的扁平化程度更高,但工作强度普遍较大,加班是常态而非例外。

这次秋招到底招什么人

本次“亦赋量化 27 秋招”并未在简章中列出具体的岗位名称,这在小型或精英化量化团队中并不罕见。

不列岗位往往意味着“按人定岗”,即根据候选人的核心技能(如数学推导、C++ 底层开发、机器学习)来分配角色。

常见的去向包括量化研究员(负责因子挖掘与策略构建)和量化开发工程师(负责低延迟交易系统搭建)。

由于缺乏明确的薪资数据,参考杭州量化行业水平,顶尖人才的起薪极具竞争力,但普通背景者可能仅获基础待遇。

这种模糊的招聘方式其实是在筛选自信且实力过硬的候选人,如果你需要明确的 JD 才敢投,那可能不太匹配。

不限专业是真的吗

简章明确写着“不限学历、不限专业”,这在传统大厂校招中几乎不可能出现,但在量化圈有其特殊逻辑。

量化行业信奉“结果导向”,只要你能证明自己的数学建模能力或代码实现能力,文理科背景并非绝对障碍。

但这不代表门槛降低,反而意味着竞争维度更单一:只看硬实力。非相关专业同学如果没有硬核项目或竞赛奖项,简历很难过关。

所谓的“不限”,其实是给那些在 ACM、数模竞赛或 Kaggle 上有拿得出手成绩的非科班大神留的通道。

如果你只是普通院校普通专业,没有突出的量化相关经历,盲目投递大概率会石沉大海,不要浪费机会成本。

杭州办公意味着什么

本次招募城市锁定在杭州,这里是继上海、北京之后的国内量化重镇,拥有独特的产业氛围和生活成本结构。

相比上海,杭州的房租和生活压力稍小,但对于刚毕业的学生来说,依然是一笔不小的开支,需提前做好预算。

杭州的量化圈子相对集中,头部机构多分布在余杭区或滨江区,通勤时间和生活便利性是择业时需考虑的因素。

在地域上,杭州互联网大厂众多,量化公司与互联网公司之间存在一定的人才流动,技术栈互通性较强。

选择杭州也意味着你要适应这里的节奏,既要有互联网的敏捷,又要有金融圈的严谨,两者缺一不可。

哪些同学适合冲一冲

最适合投递的是数学、统计、计算机、物理等强理工科背景,且在顶级竞赛中获奖的同学。

如果你有实盘交易经验,或者自己在开源社区贡献过高频交易相关的代码库,这类实战派最受青睐。

性格上,你需要具备极强的抗压能力和对数字的敏感度,玻璃心或喜欢按部就班工作的同学请慎重。

对于跨专业同学,除非你有辅修双学位或自学完成了完整的量化策略回测系统,否则不建议作为首选目标。

追求稳定、希望朝九晚五、看重户口解决能力的同学,这家公司的不确定性可能不符合你的预期。

简历和面试怎么准备

简历必须去掉所有虚头巴脑的自我评价,直接罗列你解决过的复杂数学问题或优化过的算法效率数据。

项目经历要突出“难点”和“你的贡献”,比如将回测速度提升了多少倍,或者策略夏普比率达到了多少。

量化面试通常不会问常规 HR 问题,而是直接上手考概率论、随机过程、C++ 内存管理或 Python 性能优化。

建议提前刷一遍《绿皮书》(A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews),这是行业通用的面试题库。

如果需要参考如何把技术项目写得更有含金量,可以看看 UP 简历的技术岗范文,学习如何用数据说话。

面试中可能会让你现场写代码或推导公式,手生是大忌,务必保持日常的刷题手感。

关键投递信息别搞错

报名截止日期为 2026 年 11 月 28 日,时间看似充裕,但量化招聘往往是“招满即止”,越早投越好。

投递渠道只有一个官方链接:亦赋量化校招报名入口,请勿通过第三方中介投递。

由于没有具体岗位分类,网申时建议在附件简历的命名中直接标注你的核心优势,如“姓名 - 数学国奖-C++"。

留意邮箱垃圾箱,量化公司的笔试通知有时会误判为垃圾邮件,错过笔试等于直接淘汰。

如果对简历格式没有把握,可以使用 UP 简历工具 快速生成简洁专业的 PDF 版本,避免格式错乱。

最后提醒,2026 届秋招竞争激烈,投递后保持手机畅通,随时准备应对突发的高强度测试。