放岗啦，放岗啦！
如今正值2024年的暑假，然而各大金融公司的招聘从未停止。
例如，以Citadel（城堡）为首的对冲基金，正在火热招聘2024年应届毕业生岗位，包括量化研究员和量化研究分析师等。
华尔街大型做市商Jane Street（简街资本）也在广开大门纳人才，且应届生友好！
在岗位要求里，简街资本特意注明，候选人不必具有金融或任一领域的背景知识，所以任何专业背景都可申请！
要知道，金融行业提供的薪资一向优渥，简街资本量化交易员光基础底薪就有$30万/年，还不包括奖金和各项福利！
截图来源于简街官网，版权归其所有
如此一来，真看得人心痒痒！
然而，真正经历过求职的同学都懂，想拿下Quant offer岂非易事。
在面试过程中，公司会出很多看似刁钻的脑筋急转弯式问题，以此来考察候选人的数学和统计功底，扎实的编程功底也是必须；此外，沟通能力和抗压能力等各种软实力也是考察重点。
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本期课程重磅亮点
01/ 360°全方位提升：直击金工求职要点
从量化岗位必备的算法编程、机器学习、概率统计、项目经验等全方位提升学生的求职综合能力，从金融业界实践应用的角度帮助同学拿到量化岗位的offer。
02/ 顶级师资，真人直播授课
授课团队均为清北、美国前10名学校博士背景，先后任职于高盛、全球Top 2对冲基金等顶级金融公司，深谙一线金融公司面试重点，帮助学生达到最佳学习和求职效果。
03/ 三大项目，助你打造亮眼简历
顶级华尔街名师将手把手带领学生实现三大工业级的量化金融前沿项目。
NO.1 方差互换合约的复制定价
本项目将带您深入研究一种常见的金融场外衍生品，方差互换合约的性质，交易属性，以及如何利用普通场内期权通过复制的方式计算正确的价格。
NO.2 构建最优投资组合
本项目围绕实际工作中投资组合优化最常应用的办法（均值方差法，Black-Litterman模型等），带领您通过使用实际的历史价格，以及对未来资产回报的预期，合理估计资产间的协方差，并给出在限定条件下的最优资产组合策略。
NO.3 LendingClub风险预测项目
本项目帮助您接触金融界的真实数据，结合目前金融界最流行的风险预测模型，带领您亲自动手解决贷款预测的实际问题。
您将通过机器学习的方法，使用LendingClub的贷款数据构建贷款违约预测模型，对新增贷款申请人进行风险预测评估。
更多亮点
01/ 50%理论课 + 50%实战课
课程将理论知识体系构建与实际动手编程训练结合，训练实际动手的能力。让每一位学员都成为能解决实际问题的金融工程师!
02/ 独家LaiTalent平台，强大内推资源
来Offer内推系统LaiTalent整合老师和千余名校友的人脉资源，为同学求职提供强有力的内推支持。学员可使用专属内推平台 LaiTalent，获得优质资源。
03/ 独家LMS学习系统，高效答疑平台
课程开始后，您可以和与班主任和主讲老师随时沟通。我们提供来Offer独家LMS答疑平台、 微信群等多种答疑方式，保证您能够得到及时有效的解答。
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常见问题答疑
Q
金工课程由哪些老师主讲？
Nathan老师
知名能源公司数据科学总监、面试官
Nathan老师，美国知名能源公司数据科学总监，有近20年数据分析、商业分析的业界经验，领导过多个能源、金融、IT领域大型项目。
Sena老师
全球顶级金融公司量化研究员
Sena老师，北大本科，全球Top MFE硕士。曾就职于高盛，目前在全球顶级多策略对冲基金担任Quantitative Researcher。
Ian老师
全球顶级金融公司投资组合经理
Ian老师，Cornell ECE博士。目前在全球顶级多策略对冲基金担任Quantitative Portfolio Manager。
Q
什么背景的同学适合参加课程？
针对希望成为量化金融分析师、量化金融研究员的同学, 我们将系统搭建金融工程知识体系，并从该类岗位的特性出发，对于面试中考察编程和算法进行重点提升。
手把手带领学生结合金融业界案例，进行策略分析和项目实战，提高同学的金融建模能力，提升项目经验。
Q
上课频率和课程时长？
第 1 阶段
机器学习理论+Python编程基础
上课频率:
1个月左右，每周4-5节课，每节课约2小时
第 2 阶段
概率与统计知识 & Python编程进阶
上课频率:
3周左右，每周4-5节课，每节课约2小时
第 3 阶段
OA经典案例分析与简历辅导
上课频率:
2周左右，每周4-5节课，每节课约2小时
第 4 阶段
金融工程与量化项目实战
上课频率:
1个月左右，每周4节课，每节课约1.5小时
Q
什么时候开班？
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