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junior quant求职指南-轻松写简历-量化秋招校招建议-量化研究员/量化实习生/应届生

2023-08-25 11:59 作者:量化研究员猎头  | 我要投稿

简历中英文无所谓,唯一风险是hr有没有耐心读下去

以下为比较标准的简历模版,用word编辑好(字体:宋体或黑体、微软雅黑、仿宋等均可),另存为PDF即可

-------我是分割线-------

姓名

电话①  邮箱②

现居地址③

教育经历(从最高学历开始写)

X大学 Ph.D/M.S/等等 X专业 GPA 分数/满分- 起始与毕业时间(靠右)

X大学 本科 X专业(如有辅修或双学位,也补充) GPA 分数/满分- 起始与毕业时间(靠右)

(如果有保送、降分录取等)因XX奖项保送至XX学校④

如果这里想多写一些,每个学历下面写一下与量化相关的课程,例如随机过程、金融方法等等等等

论文(PUBLICATIONS)----自己的名字要标粗,让人一眼看出是一作、二作、共作等⑤

姓名,二作,三作,“某某某某某论文”(会议/期刊等名称,比如ICLR 2023)

- 一作,姓名,三作,“某某某某某论文”(会议/期刊等名称)

实习经历(如无,可不写)

某公司(靠左)------起始、结束时间(靠右)

职位

具体做了什么⑥

某公司(靠左)------起始、结束时间(靠右)

职位

具体做了什么

实践/项目经历(如无,可不写)(一定要写与量化金融相关或和AI算法等强相关的)

项目名称(靠左)--------起始、结束时间(靠右)

具体做了什么⑦

技能

编程语言:按照熟练度排序,最多写3种语言,因为第四种占比一定不到20%,没有实际参考价值

例如:

精通python,C++熟练,各刷了leetcode 200道,hard和中等各占一半,是最近三个月内刷的

技术栈:例如:机器学习、深度学习、神经网络、MySQL、k8s等

例如:

-熟悉机器学习和深度学习的各个算法,熟练运用Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch (这种简称神仙,写最熟练的两个就行了)

-熟练掌握Pandas,具有独立复现研报的能力

-具备快速复现英文深度学习文献框架的能力

其他相关有用的:例如:CFA、FRM、证券资格从业证等

获奖/奖学金

例如:

某国(中国/英国/新加坡/美国等)高中奥赛某学科某等级金银铜牌/省一(省二及以下都不用写)(请写明名次、时间、地区)----之前有个不是物理不是数学的高中奥赛全球第一居然没写简历里,我人都傻了,还是我每份简历都给补充了一遍帮着投的。

kaggle(请写明名次,比如说:某次kaggle,银牌,25名/9700队伍)

worldquant金牌/银牌等(请写明名次、时间、地区)

CCPC/ICPC等ACM竞赛,world final/国家级奖牌(排名)/地方站金银牌等(请写明名次、时间、地区)

MCM/ICM------特别备注,没到finalist的都不用写,M奖很掉价(请写明时间)

Ph.D或master全奖等

总之尽量写自己排名在前5%乃至更少的各类竞赛、奖学金

比如来自中科大的数份简历,如果其中某人获得过郭沫若奖学金,将会非常有竞争力

自我评价

不要写我勤奋我努力等任何人都可以安在自己身上的话

可以不写,写了就要让人看到亮点,或是告诉对方,知道自己有哪里不足,但已经补足,不必忧虑

比如:自己私下研究了半年quant,对quant兴趣非常高(但不能是编的)

或者:虽然是物理专业,但私下补充了非常多的计算机知识和金融知识

又或:根本不写


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备注:

所有的时间,至少精确到月,例如2023.8,Aug. `23。

如有空窗期(长于等于4个月),最后可以补充说明一句话,比如:因疫情影响,推迟出国;等待入学。

①如果目前在用海外电话,写明区号;再留一个+86的电话,自己没有的话,写一个能联系到国内家人的电话

②建议使用edu邮箱(最简单、直接的身份验证方式),但后续为了防止笔试或面试邮件收不到,也建议留一个163或qq邮箱---gmail邮箱也有风险。

③如果接下来一个月无变动,地址会让公司知道现在阶段应该发起远程面试还是发起现场面试,也可以补充例如“2023年8月30日回北京,8月31在山西家中”

④曾获得的多家本硕博offer,可以简单写一笔;高考保送之后仍参加高考并被录取的也欢迎写一笔;

⑤如果某位导师或更牛的大佬(比如院士)是一作,请备注;或是共同一作,也要备注;

⑥如果是类似“银行大堂实习”或“行业研究”等与quant非常不相关的,完全没必要写;如果是科技行业的,写两行三行就够了,比如做了某些视觉算法,提升了XXX效果XX.X%

如果是做量化实习或全职工作,需要写明:

1.策略方向,股票、期货、期权、外汇、加密货币等

2.使用方法,挖因子、深度学习、机器学习、算法交易等等

3.交易频率,例如换手率、换仓每次换多少等

4.有没有做出独立策略,模拟回测样本内怎么样,样本外怎么样

5.有没有上实盘,实盘规模多大,起始、结束时间,实际绝对收益如何

模拟回测和实盘,最好有曲线图附上;要求至少写上:收益(年化或绝对)、最大回撤、交易频率

5.如果获得了该公司的留用,不用写上,防止对方看到留用就不发起面试

⑦举例:

基于美国股票的基本面量化分析

对美国某段时间的股票进行XX分析,获得了XX数据,并通过XX方法做出了XX策略,该策略回测于20XX.xx-20YY.yy(其中前三年是样本内,后三个月是样本外)获得了怎么样的收益

模拟回测和实盘,最好有曲线图附上;要求至少写上:收益(年化或绝对)、最大回撤、交易频率


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