岗位信息
🏢 企业简介
专注于量化投资与对冲策略的量化对冲基金,总部设于国内金融核心城市,在业内保持领先的研究与交易实力,持续布局高频交易、机器学习与多因子建模等前沿技术方向。公司业务覆盖股票、期货及跨境资产领域,依托严谨的风控体系与低延迟基础设施,在波动市场中稳健创造绝对收益。目前在上海、北京与新加坡同步开展招聘,三地办公室分别承载策略研发、交易执行与亚太跨境业务职能,为应届生提供贴近核心投研与技术架构的成长路径,以及清晰的职业发展通道与国际化视野平台
官方公告
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这个岗位做什么
科研岗说白了就是在企业、院所里搞研究的人。典型工作内容包括看文献、设计实验或模型、跑数据、写报告、申请专利,还有跟团队一起把技术往产品上靠。它属于研发职能线,跟纯开发岗不一样,更看重“从0到1发现或验证点东西”。目前校招宝上在招的科研岗有 343 条,说明需求还真不少,但头部企业、行业、城市这些维度暂时没统计到,大家可以多刷站点看更新。
适合谁
专业上,理工科肯定是主力,像材料、生物、化学、物理、计算机、电子这些背景都常见。如果你有这些特质会更有优势:
- 坐得住冷板凳,能接受反复试错
- 文献检索和逻辑推导能力强
- 有实验室经历或发过论文、参加过项目
- 沟通不差,能跟上下游说清自己的研究
如果是跨专业但跟着老师做过课题的,也可以试试,简历里把产出写明白就行。
薪资水平
根据站里 2018 届的薪资参考,科研岗月薪大概是 8-23k(千元/月)。这个是早几届的数据,现在行情会有波动,但能给你一个底。其他届或最新的薪资爆料暂时没有,建议结合你目标城市和行业普遍情况自己再多打听,别光看一个数就定预期。
怎么投
- 渠道:校招宝这类聚合站点先刷一遍,再把目标公司官网招聘页、学校就业网、导师推荐群都铺上。
- 节奏:科研岗很多跟着项目走,秋招、春招都有,看到 343 条在招就说明常年有坑,早投早面。
- 准备:简历别写空话,把做过啥、用了啥方法、得出啥结论写清楚;面试前重看自己最熟的一个项目,能被问穿就行;有条件带个代表作或海报,比嘴说管用。
整体就是:信息勤看、材料写实、别怕被拒,科研岗更认真东西。
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):
- 百度(硕士):48-70k(2025届)
- 字节跳动(硕士):55-60k(2025届)
- 腾讯(硕士):50-60k(2025届)
- 阿里巴巴(硕士):42-55k(2025届)
- 腾讯(硕士):40-43k(2025届)
- 字节跳动(硕士):38-42k(2025届)
- 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。
这个岗位做什么
人力资源(HR)一般归属于企业的职能支持类岗位,不是直接冲业绩的前线,但缺了真不行。典型工作内容大致分几块:招人(写JD、筛简历、打电话、安排面试)、育人(入职培训、员工发展)、留人(薪酬绩效、员工关系、企业文化)。有的公司会把HR分成六大模块,有的搞三支柱,但校招里你大概率先从招聘或员工关系助理干起。说白了,就是帮公司把「人」这件大事理顺,让合适的人在合适的位置上干活。
适合谁
专业上,人力资源管理、心理学、社会学、工商管理相关背景的同学自然近水楼台;但其实不限专业,只要你能聊、能共情、逻辑清楚,文科理科都行。能力特质方面,我建议你起码具备这几点:1. 沟通不怵,跟陌生人打电话不慌;2. 细心,简历筛选错一个字可能闹笑话;3. 情绪稳定,被候选人放鸽子也能笑笑继续。如果你本来就是班级干部、社团里搞过招新或活动统筹,投这个岗很有优势。反过来,特别怕社交、只想埋头做表的同学,可能干着干着会心累。
薪资水平
先说真实数据:根据校招宝站内记录,2019届人力资源岗位的月薪参考是 1-12k(单位:千元/月),在招岗位数有 520 条。这个区间跨度不小,说明不同公司、不同城市、不同细分方向差别挺大。头部企业、一线城市自然往上走,中小公司可能就靠下限兜着。至于行业、企业性质这些细分薪资爆料目前暂无,所以你谈薪时重点看「地点+公司规模+具体做哪块HR」,别光看平均数。整体看,HR起薪不算激进,但胜在稳,后期往HRBP或管理层走空间不小。
怎么投
投递渠道上,校招宝这类聚合平台可以直接筛「人力资源」看那 520 条在招岗;公司官网和官方公众号也别漏,很多大厂校招只走自己系统。时间节奏方面,秋招是主战场,提前批夏天就开,春招补录可以捡漏,日常实习岗常年有。准备建议给你三条:1. 简历里把「沟通、组织、数据整理」相关经历写具体,别写空话;2. 面试前搞懂基础概念,比如KPI和OKR区别、六大模块是啥;3. 找两段实习最好,哪怕是学校就业中心帮忙也行,有真实接触人的经验,面试官眼睛会亮。
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
- 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。
- 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。
- 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。
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
- 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。
- 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。
- 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。