近几年随着量化金融的发展，量化相关的交易和监管合约，还有清算所，需要越来越多的金融工程专业人才。随着场外衍生品的发展，证监会和证券业协会就会需要很多专门从事场外衍生品、懂估值和监管的人才。
其中量化策略研究是门槛最高的。一般的券商、公募、私募都有相关岗位。券商、公募和一些大型私募要求都非常高，基本是名校+理工背景+编程，当然待遇也比较好。
小型私募门槛稍低，基本也要求优质院校+理工背景+编程，说句实话，底薪不高，亏了甚至可能会被辞退，工资来源大部分是要靠提成的。
接下来就来详细盘点一些金融工程（量化）的求职方向
金融机构的买方量化工作机会
1）公募
公募大部分做量化基本面因子，不排除有部分做量价因子。有很多机构不对冲，量化选股模型更多。例如公募易方达基金，博时，南方基金，景顺长城，富国等。
2）私募
主要是完全中性，高频、CTA、基本都是追求绝对收益。例如JK、LJ、HY和YN资产。选私募基金重点看股东和管理层背景，是否稳定可靠。
另外是看投研实力。私募基金没法像公募一样靠平台，只能靠实力，所以私募基金愿意培养新人，只有培养出牛逼的人才才能支撑平台运转，往往在私募中做的好的投资经理和高层确实是非常厉害。
3）券商资管部与自营部
券商资管和基金公司都主要是通过客户量大来实现盈利的。但也正是因为他们的业务线窄，所以他们高度专注，基金公司的投研团队非常庞大，做的非常精。
而自营能够投资的领域宽，相对而言就不会那么专注，集中度不够高。在资管部，某些机构也具有QDII资格，证券也有FOF量化、MOM。当然，也可以去券商（衍生品部），如果选择证券量化，建议优先自营。
4）自营量化PropHouse
有很多是做高频量化，另外高频公司一般也不找EntryLevel的人选，主要有实盘业绩那种，国内主要是期货高频。
5）AI量化机构
最近几年慢慢发展的一种新的机构（用人工智能、机器学习做量化投资）很多公司创始人基本来自BAT做机器学习或者算法背景，想利用机器学习或者算法做量化。传统金融机构也是有不少的。
6）外资买方对冲基金公司
可分为分为股票多因子方向、高频方向和CTA、宏观、期权方向。比如Jump与Tower、Optiver就是外资在国内HFT的代表，低调的比如WQ是挖因子的代表。
卖方量化工作机会：（比如券商研究所金融工程团队），外资卖方（比如MS\UBS等Quant机会）。
期货公司以及期货风险子公司：可以去期货量化岗位或者期权量化岗位。
金融科技公司
大名鼎鼎的腾讯金融，蚂蚁金服都是这类企业的代表。对于金融工程（量化）专业的求职岗位一般有量化风险模型，数据挖掘方向，机器学习等等。
国内银行机构与外资银行
银行也是不错的去处，不过可选岗位不多，一般集中在量化机器学习、量化风控、建模、数据挖掘、数据分析等。
它们投资策略的模型是相近的。但是由于资金来源不一样，受到的限制也不一样。代客理财受到的限制会比自营大很多。这非常容易理解，你自己的钱想怎么做怎么做，但如果钱是客户的，就需要有很多规范，来避免侵害客户利益。
国有大行的平台优势（业务牌照齐全）及渠道优势（客户量巨大）给自营业务的开展带来了得天独厚的条件。因此含着金钥匙出生的国有大行对量化交易的依赖低，量化交易在国有大行中也就不是核心业务。
相对而言股份制银行平台和客户优势不及国有大行，业务及薪水的市场化程度更高，对员工的依赖度也更高。
数字货币量化研究
（数字货币交易所公司的量化机会或者只做数字货币投资的机构）这类机构需要大量的经验作为支撑，过早的进入会非常累，除非你能吃苦，否则不建议过早进入。
其实量化的就业机会，要取决于你想做什么，还有那些机会是可以适合自己去做的岗位。相对来说，买方量化接触的机构相对比较多些。
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