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超量子基金是一家聚集顶尖研究人才的量化基金管理公司,总部位于深圳市福田区,设北京研究中心和香港业务中心,专注为投资者提供针对A股市场的量化增强及对冲产品。公司具备私募基金管理人资格(P1071044),具备香港资管9号牌照,当前管理规模超过140亿。
超量子基金是一家聚集顶尖研究人才的量化基金管理公司,公司总部位于深圳市福田区,设北京研究中心和香港业务中心,专注为投资者提供针对A股市场的量化增强及对冲产品。
具备私募基金管理人资格(P1071044)
具备香港资管9号牌照
当前管理规模超过140亿,处于量化发展的黄金期
超量子由行业顶尖学者及技术专家领衔,团队成员均毕业于世界顶级学府,多篇研究发表于金融、物理、管理学领域SCI顶级期刊,研究成果引用次数达上万次。基于多年的底层研究,超量子自主开发了以金融逻辑出发的因果关系模型,通过流程化的投资研究体系、辅以强大的计算机算力和基础设施支持、匹配自动化低延时交易系统,成功将前沿的人工智能机器学习技术与传统金融经济学有效结合。
超量子校园招聘旨在寻找有潜力揭秘金融市场底层规律的候选人,培养候选人的逻辑思考能力、数理建模能力、计算机编程能力以及金融见解,并最终将数理模型转化为投资策略,在金融市场中展现才华,创造价值。
专属导师:业界与学界大牛亲自指导,1对1量化领域专家辅导
优质平台:快速落地策略的量化投研平台,参与实盘决策与交易的机会
宽广视野:展望全球的国际视野与前瞻的商业智慧,缜密的数理逻辑与金融思维
似锦前程:具备充足增长潜力的行业,持续加速发展的职业前景,富有竞争力的薪酬体系
珍贵友谊:经验丰富的团队,共同奋斗的优秀伙伴
轻松环境:自由活泼的学习与办公环境,精致的下午茶和丰富多彩的团建活动
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 招聘对象 | 海内外高校优秀学生,包括但不限于应届毕业生 |
| 招聘流程 | 所有职位均需先参加实习,期间通过对专业基础、逻辑思维、职业态度的全方位考核后,有机会获得全职机会 |
| 实习时长 | 3-6个月,每周至少工作3天,灵活工作时间 |
| 工作地点 | 深圳/北京/上海(线下实地实习优先) |
| 薪酬 | 实习期间参考薪酬区间为200-350元/天(实习薪资+交通补贴),转正后全职薪资面议 |
所属部门:因子部门
工作内容
尝试用数理模型来分析金融现象,开发量化投资策略
对大规模结构化及非结构化数据进行精细处理、分析和研究
开发alpha因子提升改进构建投资组合、算法交易以及风险管理等模块的稳定性
研究金融工具的交易、定价、对冲、风险管理等
岗位要求
海内外名校本科及以上学历,物理、金融、数学、计算机等相关专业,博士优先考虑
扎实的数学功底,掌握概率论、数理统计、风险管理与计量等相关知识,熟悉随机分析、金融衍生品定价理论及相关算法者优先考虑
具备一定编程能力,熟悉一种或多种编程工具,如Python、C/C++等
具有较好的沟通能力、团队合作意识,良好的学习能力,勤于思考,工作主动,认真负责
加分项
曾在著名编程或数学物理竞赛中获奖
有过股票中高频量化研究工作经验
有Prompt Engineering与AI Agents相关项目经验
参加过CFA/FRM考试或做过股票技术/基本面研究
所属部门:算法部门
工作内容
负责金融领域的深度学习模型的开发和优化,参与模型设计、训练和评估等任务
阅读并复现最新的顶会论文
岗位要求
熟练使用Pytorch
熟练使用Python、gitlab等工具,具备Linux环境操作能力
有深度学习项目经验,熟悉RNN、CNN、Transformer等基础网络框架
计算机、数学或其他相关专业,具备良好的数学、统计和机器学习基础
加分项
深度学习顶会(CCF A)论文
ACM/IOI比赛金牌
所属部门:策略部门
工作内容
开发量化交易策略,优化投资组合、研究交易算法等
开发风险因子,提升定价模型/风险管控模型的表现
研究金融工具的交易、定价、对冲、风险管理等
岗位要求
海内外名校本科及以上学历,物理、金融、数学、计算机等相关专业,博士优先考虑
扎实的数理功底,掌握概率论、数理统计、风险管理与计量等基础知识
Python技能扎实,能进行深度数据分析、科学计算
具有良好的学习能力、沟通能力和团队合作意识,勤于思考,工作主动,认真负责
加分项
曾在著名编程或数学物理竞赛中获奖
在专业领域有优秀的研究成果
所属部门:IT部门
工作内容
负责量化投研开发系统的设计、开发与持续迭代,覆盖投研工作流、数据与策略服务、接口及系统集成,保障端到端交付质量
负责大模型应用Harness工程:设计并落地Agent/Tool-use编排、上下文与记忆管理、评测与回归(EvalHarness)、权限与审计、以及投研场景下的工具链接入
负责大模型推理后台建设:基于vLLM完成模型服务化、多模型路由、批处理与调度、KVCache/并行策略调优,保障高并发推理的稳定性、时延与吞吐
参与高并发、分布式后端能力建设(任务队列、异步流水线、缓存与限流),并与前端、投研业务系统完成对接
调研并落地大模型与工程相关前沿技术,沉淀可复用的组件、规范与技术文档;完成团队安排的其他研发工作
岗位要求
精通Python,能够独立完成高性能服务、异步任务与数据管道开发;对Python运行时、并发模型与性能剖析有实际经验
具备分布式与高并发服务开发能力,理解负载均衡、排队与批处理、背压、限流熔断、水平扩展等机制,并能在生产环境排查瓶颈
熟悉大模型推理服务,尤其是vLLM,了解PagedAttention、ContinuousBatching、Tensor/PipelineParallel、量化与显存管理等关键机制,能针对吞吐、TTFT、TPOT做调优与压测
具备LLM应用Harness工程能力;熟悉Prompt/ToolSchema、函数调用与Agent循环、RAG或检索增强、评测集构建与回归;能把模型能力封装为稳定、可观测、可复用的内部服务
熟悉前端基础架构即可;了解HTML/CSS/JavaScript、常见前端工程化与HTTP交互方式,能与前端协作完成接口联调,不要求独立承担复杂前端交付
计算机基础扎实,认真负责、细致踏实,具有较强的学习能力、沟通协作能力与抗压能力
加分项
除Python外,对TypeScript/Go/C++/Rust等至少一门语言有实际项目经验者优先
有量化投研系统、回测平台、因子/研报工作流或金融数据处理相关经验者优先
有多卡/多机推理集群、vLLM生产部署、推理网关或GPU资源调度经验者优先
工作内容
负责公司软硬件一体化运维:覆盖机房与服务器等硬件环境,以及业务系统、中间件、容器平台等软件运行环境,保障研发与生产系统稳定可用
负责运维标准与体系建设:制定并推行部署规范、变更规范、发布规范、监控告警规范、应急预案与On-Call制度;持续完善运维文档
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
因子部门岗位,负责用数理模型分析金融现象、开发量化投资策略,处理大规模结构化及非结构化数据,开发alpha因子,研究金融工具的交易、定价、对冲、风险管理等。
算法部门岗位,负责金融领域深度学习模型的开发和优化,参与模型设计、训练和评估,阅读并复现最新顶会论文。
策略部门岗位,负责开发量化交易策略、优化投资组合、研究交易算法,开发风险因子,研究金融工具的交易、定价、对冲、风险管理等。
IT部门岗位,负责量化投研开发系统的设计、开发与迭代,大模型应用Harness工程与推理后台建设,参与高并发、分布式后端能力建设。
负责公司软硬件一体化运维,覆盖机房与服务器等硬件环境以及业务系统、中间件、容器平台等软件运行环境,并负责运维标准与体系建设。
所有职位均需先参加实习,每周至少工作3天,灵活工作时间
实习期间通过对专业基础、逻辑思维、职业态度的全方位考核
考核通过后有机会获得全职机会,转正后全职薪资面议
所有职位均需先参加实习,实习期3-6个月、每周至少工作3天,期间会对专业基础、逻辑思维、职业态度进行全方位考核,通过后才有机会获得全职机会,请提前规划好时间。
工作地点为深圳/北京/上海,线下实地实习优先,且要求每周至少工作3天,投递前请确认自己能在对应城市稳定出勤。
岗位普遍要求扎实的数学功底与Python等编程能力,金融量化研究员与量化策略研究员还看重概率论、数理统计、风险管理与计量知识,简历中可重点呈现相关项目与竞赛经历。
不是。所有职位均需先参加实习,实习期3-6个月,每周至少工作3天。实习期间会对专业基础、逻辑思维、职业态度进行全方位考核,通过后才有机会获得全职机会。因此投递前需要确认自己能接受先实习再转正的路径。
有。原文写明实习期间参考薪酬区间为200-350元/天,包含实习薪资和交通补贴。转正后全职薪资面议,原文未给出具体数字。如果薪酬是你决策的重要因素,建议在面试沟通环节进一步确认。
工作地点为深圳/北京/上海,原文明确写的是线下实地实习优先。不同岗位的城市有所不同:金融量化研究员在深圳/北京,深度学习算法工程师在深圳/北京,量化策略研究员在北京,系统开发工程师(Python方向)和运维工程师在深圳。投递前请确认自己能到对应城市线下出勤。
金融量化研究员和量化策略研究员要求海内外名校本科及以上学历,物理、金融、数学、计算机等相关专业,博士优先考虑。深度学习算法工程师要求计算机、数学或其他相关专业,具备良好的数学、统计和机器学习基础。系统开发工程师(Python方向)和运维工程师未在原文中单独列出学历要求,但整体招聘对象为海内外高校优秀学生。
金融量化研究员的加分项包括:著名编程或数学物理竞赛获奖、股票中高频量化研究工作经验、Prompt Engineering与AI Agents相关项目经验、参加过CFA/FRM考试或做过股票技术/基本面研究。深度学习算法工程师的加分项包括深度学习顶会(CCF A)论文、ACM/IOI比赛金牌。量化策略研究员的加分项包括著名编程或数学物理竞赛获奖、专业领域有优秀研究成果。
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