招聘岗位及职责说明 [page::0]

• 招聘职位为金融工程分析师，重点负责人工智能、机器学习模型与策略开发。

- 研究方向包括高频交易策略、CTA策略（趋势、统计套利、主观CTA量化）及基于另类数据的量化研究。

• 强调深度解析量化策略的投资适应性与实时实战效果。

任职要求概述 [page::0]

• 需具备1-3年相关量化研究经验，熟悉Python、Matlab、R等编程及数据库语言。

- 具备扎实的金融与数学基础，硕士及以上学历优先。

• 强调团队协作、逻辑思维及沟通表达能力。

招聘相关信息 [page::1]

• 工作地点可选北京、上海、深圳、上海三地。

- 简历投递邮箱及格式说明：邮箱chenaolin@stocke.com.cn，邮件命名要求“浙商金工招聘-姓名-擅长领域”。

【浙商金工】团队招聘公告详尽分析报告

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一、元数据与概览

标题：【浙商金工】团队招聘公告
发布机构： 浙商金工
作者/发布者： Allin君行
发布日期： 2025年06月15日
发布地点： 上海
主题： 金融工程分析师岗位招聘公告

该公告面向有志于量化投资、金融工程和人工智能策略开发的专业人士，招聘金融工程分析师，旨在构建一个融合卖方研究、量化策略和人工智能技术的市场化高端团队。核心信息为：浙商金工积极扩张其团队，致力于打造富有竞争力和协作精神的研究氛围，为候选人提供职业发展平台及优厚激励，呼吁符合条件的金融量化人才加盟，实现个人与团队的共同进步。

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二、逐节深度解读

1. 招聘背景与价值主张

• 核心论点： 浙商金工定位为业界领先的市场化机构，继承传统卖方研究的基础，引入量化研究和机器学习技术，意在推动财富管理的创新升级。团队氛围注重协作与激励，强调“辛苦，心不苦”的企业文化，表明机构希望为员工创造一个正向且开放的职业成长空间。

- 推理依据： 文章开篇通过与应聘者心态进行共鸣（列举努力未获回报、职业瓶颈等问题），增加吸引力和情感认同，再通过描述现有团队的价值观和激励机制增信招聘的诚意。[page::0]

2. 岗位职责具体分析

岗位名称：金融工程分析师（Financial Engineering Analyst）

• 重点职责覆盖：

1. 人工智能与机器学习相关模型及策略开发，体现了对前沿技术深度应用的需求。
2. 高频交易策略开发，强调微观交易场景下的快速策略实现与交易执行能力。
3. CTA（Commodity Trading Advisor）策略开发，涵盖趋势策略、统计套利及主观量化等多元方法，凸显策略的广度和灵活性。
4. 基于另类数据的策略研究，包括新闻文本、产业图谱等非结构化数据的因子挖掘及事件驱动策略，显示出对大数据应用及中频因子开发的重视。

• 策略开发的深度要求： 不单单做策略开发，更要紧跟市场实战，深度分析策略表现及投资适应性，表明岗位不仅为研发而生，更需要持续反馈和动态调优能力。

这一职责设计反映了该团队不仅追求技术创新，也着眼于策略的实际应用效果和市场环境的动态适应，显示出高度的实战导向与技术融合。[page::0]

3. 任职要求详细剖析

• 工作经验与学历要求：

- 希望候选人在1-3年相关经验，精通量化研究。
- 学历要求为硕士及以上，重点强调数理金融基础扎实，符合对分析师技术深度的期待。

• 技能要求：

- 编程技能要求至少掌握Python、Matlab或R中的一种，强调实用的编程能力。
- 熟悉数据库语言如SQL和Oracle，兼顾数据处理能力。
- 强调逻辑思考与沟通表达，显示对软技能的重视。

• 文化认同与责任感： 对卖方研究工作的热情和责任感是必备条件，体现公司对员工职业态度的高要求，暗示团队重视工作质量与责任归属。

这一部分详细阐释了岗位对技术、经验、学历与软技能的复合要求，既保证技术能力的硬性标准，也强调团队文化的契合度。[page::0]

4. 工作地点与简历投递信息

• 该岗位工作地点设定在北京、上海、深圳三地任选，灵活性较高，方便不同区域的优秀人才加入。

- 简历投递调用邮箱为chenaolin@stocke.com.cn，邮件和简历命名格式为“浙商金工招聘-姓名-擅长领域”，方便HR管理与筛查。

该信息作为招聘实操信息，体现了流程规范和对候选人细节把控的重视。[page::1]

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三、图表与图片深度解读

图片内容分析

• 图片内容为招聘简历投递方式及工作地点说明的截图，传递的信息为工作地点多样化（北、上、深三地均可选），以及简历投递邮箱联系方式。

- 在招聘公告文本中起补充说明作用，直观明示岗位地域覆盖及联系方式。

• 该图像数据展示虽无复杂数据，但体现了招聘流程的正规性和信息透明，预期有助于增强应聘者的信心。

- 尽管工作地点多地可选，招聘公告中未强调远程办公，暗示此岗位可能需要一定的现场办公要求。



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四、估值分析

本招聘公告不涉及公司财务数据或估值模型，因此无估值分析内容。

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五、风险因素评估

虽为招聘公告，显式风险分析缺失，但隐含风险可解读如下：

• 人才竞争激烈风险： 金融工程与量化研究领域人才需求量大，优秀人才争夺激烈，可能影响招聘成效。公告强调极富吸引力的激励机制和团队协作氛围，意在缓冲此风险。
• 岗位技能匹配风险： 岗位对技术和经验要求相对高，说明人才筛选难度较大，存在招不到符合要求人才的潜在风险。
• 快速技术迭代风险： 金融量化领域技术更新迅速，策略适应风险明显，公告中提出持续跟踪市场实战效果的要求，体现应对此类风险的准备。

公告虽未明确书写风险条目，但透过文本可见对关键挑战有预判和一定的应对框架。

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六、批判性视角与细微差别

• 视角稳健，内容积极： 公告整体态度积极，强调团队凝聚力和职业成长，尚未发现明显主观偏向或过度宣传。
• 岗位要求略显宽泛： 岗位职责覆盖面较广（从机器学习、HFT到事件驱动策略），对候选人的技能复合度要求极高，可能导致目标人才范围缩小。
• 技能描述未包含最新技术栈： 虽要求Python、Matlab等传统编程能力，但未明确提及新兴大数据技术栈（如Spark、云计算等），这可能限制未来技术需求的精准匹配。
• 工作地点虽多样但无远程说明： 当前远程弹性办公趋势明显，公告未提及灵活办公形式，可能对远程求职者造成限制。
• 缺乏团队规模及薪酬细节： 公告未披露团队规模、薪酬范围或晋升路径，这类信息对吸引高级人才极为重要，是较明显的内容短板。

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七、结论性综合

浙商金工本次招聘公告以专业的量化研究定位和深厚的技术背景要求，展现了该机构欲打造集人工智能、量化交易与事件驱动策略开发为一体的金融工程团队的战略姿态。公告在内容上覆盖岗位职责、技能要求、工作地点及投递说明，结构清晰，执行细节明确。招募方向对行业前沿技术紧密追踪，兼顾实战与理论，体现了对量化策略深度理解和不断优化的需求。

公告中的主要亮点在于：

• 明确且多样的量化策略开发方向，结合机器学习、高频交易及另类数据应用，突显对综合能力的重视；

- 强调团队协作与市场适应性，结合激励机制，展现良好团队文化构建理念；

• 涉及岗位能力广泛，强调从技术到沟通的多重能力融合。

然而，公告亦存在一定局限，如技术栈更新不够前沿、岗位覆盖面过宽、缺乏薪资及晋升细节等，可能在招聘竞争激烈的环境中影响候选人吸引力。

综上，浙商金工以此招聘公告传递了积极开拓量化交易与人工智能领域金融人才的明确信号，显示未来将持续推升团队的技术含量和市场竞争力。对于具备符合条件的金融工程师而言，该岗位既具备挑战性也提供了职业发展的良机。[page::0, page::1]

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