如何成为一名量化工程师？专业猎头建议——几个小tips！
量化投资需要相当多的开发人员，不夸张的说，我们去调研过的量化公司核心办公区，竟然有一半都是developer！
developer在量化交易过程中承担了相当重要的角色，没有成熟完善的系统架构、交易路径、策略思想的编码实现，就无从谈量化交易。
1.基本的知识素养！
量化开发日常的工作主要是支持交易员的日常交易的需求，实现交易的策略和算法，开发 Quant Trader 使用的交易工具等等，因此作为一名developer，需要了解更多和编程相关的内容，也需要学习很多软件开发的工具，比如数据库 SQL，Linux 操作系统等等。
如果是从事算法交易开发还需要扎实的数学基础知识。量化开发是两条腿走路，一边配合量化研究员的工作，一边配合量化交易员的工作，包括提供交易工具进行算法实现、策略执行等等，此外还有一些异常问题处理、交易数据统计等方面的工作。
2.没有金融知识，影响做developer吗？
不能完全不懂，但也不需要精专。
大多数IT转量化的developer在一入职的时候都是对金融市场不了解的，但是通过环境的渲染，都会大概明白商品、期货、股市的概念。
developer不需要深入的了解经济学原理，只要能把策略思想的因果联系弄明白就可以了，基础知识应对足够用了。
3.注意，developer也有细分方向！
这里我们提到的developer是一个宽泛意义上的，如果说的更细致一点，可以分为策略实现、系统构建开发、交易支持等几个方向。
每个方向在技能和思维的要求方面也不尽相同，如果更倾向于策略研发，那么就要以数据科学家的身份多跟研究员进行交流；如果是其它两个方向，就更需要低延迟等IT技能方面的提高，也就是量化系统工程师的角色。
数据科学家的角色基本素质是一定要更理解数据的价值，以及要实现的策略需要用到什么样的数据，包括数据特征和有关细节。
Quade就属于偏策略实现的方向，这也是他个人的偏好。候选人完全可以根据自己的兴趣和优势来选择。
4.如何准备developer的面试？
对quant developer的考察更偏重于代码，候选人可以在leedcode上多刷题。尤其对基本的算法、数据结构，系统设计题要格外重视。
对一个合格的developer类别候选人来说，leetcode不仅仅是招聘是常用的筛选标准，也是锻炼思维的重要手段。
另外，在学习的过程中，一定要多写代码，并学会多角度思考。毕竟在量化公司的面试中，硬核技术的问题考察一定是偏重的方向，而其他软性人文东西，大概过得去就好了。
来源：知乎
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