思勰投资
实习,秋招民企金融

岗位信息

招聘岗位
高性能分布式存储系统开发量化研究实习生机器学习研究实习生交易分析实习生C++系统开发实习生数据开发实习生机器学习Infra开发量化研究员C++系统开发工程师 机器学习研究员 高性能计算开发工程师 数据开发工程师
工作城市
上海、北京
毕业届别
2027
学历要求
本科,硕士,博士
是否笔试
未明确
招聘批次
实习,秋招
截止日期
招满即止
发布日期
2026-08-03

🏢 企业简介

思勰投资是国内领先的量化私募证券投资基金管理机构,专注于运用数学、统计与计算机技术构建系统化交易策略,为机构与高净值客户提供专业的资产管理服务。公司总部位于上海,在北京设有业务布局,作为民营金融科技企业,在量化投资领域具备较强的策略研发与实盘管理能力。团队重视数据与算法驱动,持续投入低延迟系统、因子挖掘和机器学习等前沿技术,形成覆盖多资产、多频段的策略体系。对于应届生而言,可在上海、北京两地参与投研、量化开发、数据工程等核心岗位,依托扎实的工程文化与研究训练体系,获得清晰的职业成长路径与兼具挑战和发展空间的事业平台

📍 主要办公地点
上海

投递方式

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📋 岗位说明书(多岗位)

本招聘含多个岗位,以下分别介绍;薪资数据来自站内真实爆料,仅供参考。
金融与银行

这个岗位做什么

金融与银行方向的在招岗位目前有 1151 条,数量真的不算少。这类岗位通常落在金融机构的前台业务、中台风控或后台运营里。典型工作可能是帮客户做资产配置、审信贷材料、跑资金清算,或者做市场数据和合规支持。总的来说,它属于“金融职能”这条大线,离钱近、流程规范,也讲究稳。

适合谁

说实话,专业上财经类、金融、经济、会计、统计的同学天然对口;但理工科转量化或风控的也不少。比专业更关键的,是这几种特质的人投了更稳:

  • 对数字不头疼,能坐得住看报表
  • 沟通不怯场,因为很多岗要面对客户或跨部门
  • 做事有条理,银行类流程真的多

如果你实习里干过券商、银行、保理相关,简历一下就有优势。

薪资水平

站内真实薪资参考(月薪):5-20k(2019届)。这是早几届的爆料区间,现在市场会变,但你能先心里有个数——入门不算高,往上空间看城市和岗位。其他届暂无薪资爆料,建议多看看同校学长姐去向,别只盯宣传页。

怎么投

  1. 渠道:校招宝这类聚合平台先刷“金融与银行”类目,再补官网和宣讲会
  2. 节奏:秋招是主战场,春招补坑;1151 条在招说明全年都有机会,别拖
  3. 准备:简历写清实习和金融相关课程;笔试刷行测+金融常识;面试练下自我介绍和案例题

投的时候别海投,挑匹配的岗改改简历,靠谱得多。

算法工程师

这个岗位做什么

说白了,算法工程师就是帮公司用数据和模型解决实打实的问题。典型工作内容一般是:刷数据、做特征、训模型、上线跑效果,再来回迭代。你可能归属于技术研发里的算法职能,有的偏推荐,有的偏视觉,有的搞自然语言。日常不是只写公式,更多是和工程、产品扯皮,把模型塞进业务里真能用。学长提醒一句,别被名字唬住,这岗核心是用算法撬动业务,不是纯发论文。

适合谁

从上面真实薪资能看到,百度、字节、腾讯、阿里爆的薪资格外偏向硕士,所以硕士背景的同学投起来优势明显。专业上,计算机、统计、数学、自动化这类都算对口。能力特质方面,你最好:

  • 代码底子稳,Python/C++ 能干活
  • 数学直觉在线,不害怕推导
  • 能坐得住冷板凳调参
  • 沟通别太崩,能说清“为啥这么干”

如果本科直接冲,也别怂,用实习和比赛补背景就好。

薪资水平

直接上站内真实数据,都是月薪(千元/月):

  1. 百度(硕士):48-70k(2025届)
  2. 字节跳动(硕士):55-60k(2025届)
  3. 腾讯(硕士):50-60k(2025届)
  4. 阿里巴巴(硕士):42-55k(2025届)
  5. 腾讯(硕士):40-43k(2025届)
  6. 字节跳动(硕士):38-42k(2025届)
  7. 某数据:13-28k(2019届)

能看到头部厂给2025届硕士开得相当厚道,不同业务线有差距。早期届次基数低些,也正常。其他行业普遍情况就不编了,你按上面区间心里先有个谱。

怎么投

目前站内这岗位在招 1249 条,量不小。渠道上,校招宝这类聚合平台先刷一遍,再去大厂官网投。时间节奏建议:

  • 秋招提前批夏天就开,别等九月
  • 正式批错峰投,别全堆最后一天

准备建议:简历写清楚项目指标,LeetCode 刷顺手,论文和比赛挑能讲的。面试被问“不知道”就老实说,别装。靠谱准备比海投重要,祝顺利拿到 offer。

软件开发

这个岗位做什么

软件开发说白了就是写代码把产品做出来。典型工作内容包括需求评审、写业务逻辑、前后端联调、修 bug、上线维护这些。你在招聘软件上看到的 1163 条在招岗位,基本都绕不开这些活儿。它属于研发职能线,是互联网和公司数字化里最最核心的工种之一,不管是做 app、网页还是内部系统,都得有人写代码。

适合谁

  • 专业上:计算机、软件、通信、自动化这些工科背景肯定最对口,但也不是死规定,不少自学转行的也能上岸。
  • 背景上:有实习经验、写过完整项目、搞过竞赛的,投的时候优势明显。
  • 能力特质:坐得住冷板凳,逻辑清楚,遇到报错不崩心态,愿意持续学新框架。如果你平时就爱折腾电脑、逛技术论坛,那这岗真的可以冲。

薪资水平

根据校招宝站内数据,2019 届软件开发岗的月薪参考是 9-23k(千元/月)。这是比较早期的真实爆料区间,现在市场会有波动,但能给你一个底线感知:这行起薪在应届里算能打的。其他届或者当下的具体数额站里暂时没有更多爆料,建议大家多看看近期 offer 对比,别光凭感觉谈钱。

怎么投

  1. 渠道:校招宝这类聚合平台可以直接筛那 1163 条在招岗位;再加企业官网和官方公众号,别只盯一个地方。
  2. 时间节奏:大厂秋招一般开学就开,春招补录少而快;中小厂全年零散招,看到合适的别拖。
  3. 准备建议:简历里放一两个能跑起来的项目链接,笔试刷刷算法,面试前把用过的框架原理过一遍。投递别海投不管,每个岗位稍微改改针对性文案,命中率高得多。
数据分析

这个岗位做什么

数据分析一般归在「数据/商业分析」这种职能线里。说人话就是:帮公司从一堆乱七八糟的数据里捞出有用的结论,支持老板做决策。典型活儿包括接业务需求、写 SQL 取数、做报表看板、搞点可视化,偶尔还要跑模型找规律。日常不是纯写代码,也不是纯写 PPT,是两边沾点,谁急你帮谁。494 条在招岗位说明市面上真缺这类人,但活儿细碎,得坐得住。

适合谁

  • 专业上:统计、数学、计算机、经管都行,跨专业也能投,关键看你会不会用数据说话。
  • 背景上:有过实习取数、比赛建模、自己爬过数据的,简历更好看。
  • 特质上:好奇心重、逻辑在线、被业务方催还能笑出来,这种人投最有优势。别怕不会 Python,很多岗允许边干边学,但 Excel 和 SQL 真得自己先练熟。

薪资水平

站里 2019 届的薪资参考是月薪 9-23k(千元/月)。这是实打实的历史数据,现在市场可能有波动,但能给你个底:这岗不是天上掉钱,但比起纯执行岗,下限和上限都还算友好。其他届或城市的爆料暂时没有,建议多翻翻师兄师姐的聊天记录,别光看招聘页写的范围。

怎么投

  1. 渠道:校招宝这种聚合站先刷一遍,再把目标公司官网和靠谱招聘 App 都挂上,别只守一个入口。
  2. 节奏:大厂秋招早,暑假就得准备;小公司滚动招,看到 494 条在招就说明全年都有坑,别拖到毕业前一个月。
  3. 准备:简历写清楚「用啥方法、解决啥问题、带来啥结果」;笔试练 SQL 和逻辑题;面试把做过的项目讲成故事。没有实习就自己搞个分析小作业,比空写「熟练掌握」强。
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