AI不断发展，金融工程这一专业也在经历变革，很多同学纠结“金融工程还值不值得申”、“AI会不会取代量化岗”等问题...

直到这次和 James学长深聊——从中外合办，到巴鲁克金融工程硕士（QuantNet全美第一），再到美国资本公司做量化。

他用亲身经历，把AI时代金融工程的申请、就业、行业变革全讲透了！

今天小德就把这份干货整理出来，如果你瞄准了美国金融工程硕士申请，那这篇文章就给你吃一颗定心丸。

明德立人海外Mentor-James学长本科背景

上海纽约大学-数学&数据科学;

硕士背景

巴鲁克学院-金融工程硕士（QuantNet排名全美第一）；

工作现状

美国资本公司从事量化岗位；

01

量化行业现状：都说越来越卷

但我认为...

一听在量化行业工作，很多同学的第一个问题就是：卷吗？

James学长首先分享了自己在量化对冲基金的日常工作。

James学长

直播对话内容：

“首先是我本身非常喜欢金融工程这个topic，收到了梦中情校巴鲁克金工offer毫无保留就接了，现在在美国一家对冲基金公司做量化。

现在生活的常态就是每天都沉浸在工作中，虽然做的是自己非常喜欢的事情，很开心，但是也比较累，不过整体我觉得收益还是不错的，投入和产出比还是一个比较不错的一个水平。

我的工作主要分三块：

一是维护监测交易系统，核心就是降低交易延迟，毕竟在市场上，慢一秒可能就意味着更高的成本，交易信号传过来后，能以最快速度完成下单；

二是分析交易特征，每天美国收盘后，我都会复盘当天的交易，分析模型回测和实盘结果的差异，不断优化策略；

三是处理金融数据、提取交易信号，从非传统数据中，挖掘出对预测收益率有用的信息。"

巴鲁克学院-金融工程项目

虽然无法在U.S.News上看到TA的身影，巴鲁克是金融工程专业的天花板，2026 QuantNet金融工程/金融数学硕士排名第一！

比普林、卡梅、斯坦福项目的水平都要高，每届招生规模大概30人左右，录取率低至8%，学校的地理位置也是一绝，在纽约最繁华的金融和文化中心，就业稳稳地，很安心。

当被问到量化行业是否“内卷严重”时？James学长给出了一个独特的视角：

“我觉得更多时候，这种所谓的‘卷’是一种自发性的努力。当你在工作中遇到难题，或者有短期目标时，会自然而然地想多花时间解决它。”

在他看来，他身边的量化从业者往往对工作充满热情，内在驱动力大于外部压力。

说到这里，小德也想分享一点关于“热爱”在留学择校择专业时的思考：

在不爱的行业里，工作再简单也是消耗，在热爱的领域，再复杂的挑战也成了值得攻克的谜题。留学选专业，是难得的“第二次机会”，因此在决定前不妨大胆尝试新课程、实习或项目，找到自己所热爱的！

02

AI发展太迅速！

从 “工具” 到 “同事”

量化行业真的变天了！

AI在金融工程领域的应用已经不是什么新鲜事，但近年来的发展速度令人瞩目！

“AI Agent的出现，可能是近年来最具颠覆性的变化。”

James分享了自己在工作中使用AI Agent的经验。

“AI Agent不再仅仅是一个工具，更像是一位同事。现在你给它一些电脑上的编辑权限后，你可以给它分配任务。”

学长举了一个具体例子：

→当拿到一个格式混乱的数据集时，你可以告诉AI Agent需要做什么样的处理。

→AI Agent会先列出执行步骤的提纲，询问权限，然后逐步完成任务，包括编写代码、请求运行权限，遇到错误时自行调试。

图 | 学长直播分享内容

与传统的AI工具相比，AI Agent具有几个显著特点：

能够自主感知环境、实时监控市场数据和风险事件、自主决策并调用API、接入交易系统，以及持续学习的能力。

针对这类新型的工作模式和工具，学长给出了最新的见解，值得所有量化同学学习！

James学长

直播对话内容：

“它是一个可以自主感知决策执行的一个智能体。我觉得那些电影里演的AI取代人类，几乎是不可能的。

工作中，越来越多的公司在用这个Agent Mode，不管是人的工作，还是和同事之间的交流，都因为AI Agent，变得效率更高。

在这个比较新的量化发展期间，大家一定要对这些新的工具是非常熟悉，让这个新的工具成为你的同事，来协助你的工作流变得更加的自然和高效。这是我觉得非常重要的一点！”

这番话也提醒我们：行业工具在演进，人才的准备维度也需同步升级。

无论是正在计划申请量化相关专业，还是已经就读的同学，保持对行业动态的敏锐洞察，往往能在申请、面试对话乃至求职中，形成独特的差异化优势！

明德往期帮助多位同学圆梦量化！他们在申请中体现了哪些“差异化优势”？通过录取故事可以了解！

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康奈尔金工！巴鲁克金工海导把关进藤校！（点击查看）

...

03

岗位大洗牌：

新兴岗位需要新技能！

AI 的普及，不仅改变了工作方式，也让量化金融相关岗位发生了很大的演变。

—— 传统岗位的要求在升级，同时还涌现出了不少新兴岗位。

传统岗位变化：

量化研究员：从手工设计因子 → AI自动挖掘因子；线性模型学习 → 深度学习模型；结构化数据 → 另类数据分析。

风险管理：批量计算 → 实时风险监控；历史VaR → AI异常检测；固定压力情景 → GAN生成多样化scenario。

交易执行：VWAP/TWAP简单算法 → 强化学习优化执行；固定participation rate → 动态自适应策略

新兴岗位，未来的留学生可以“重点关注”的方向：

• 懂 AI 的量化研究员：需要熟悉大语言模型，能部署本地模型做另类数据分析，从海量非结构化数据中挖掘交易信号，为公司创造收益。
• 机器学习运维工程师（MLOps）：负责搭建和维护公司的机器学习平台，让员工能更高效地使用AI工具，几乎所有科技相关企业都有很大需求。
• Prompt 工程师：利用大模型做金融分析和决策支持。

学长还敏锐地观察到现在的岗位还有一个趋势：

分工越来越细，每个岗位会深入聚焦某一类数据或某一个方向。

比如一个大组里，可能有专门负责财报数据处理的小组，有专门分析另类数据的小组，还有专门挖掘社交媒体信息的小组，每个小组都会搭建自己的 AI 模型和 Agent，把细分领域做深做透。

图 | 学长直播分享内容

04

金工院校红黑榜：

2026最新排名

来自从业者的独特见解

想进入量化行业，研究生应该申请哪些项目？哪些含金量高？

James学长主要参考的是QuantNet（美国金融工程/金融数学硕士排名）排名，这个排名整体比较客观，就业数据也很靠谱，参考价值很高。

2026年排名里，学长给出“从业者”的视角观察：

康奈尔和NYU掉到了后面，主要是近几年就业环境比较艰难，就业率不如往年；

巴鲁克、普林斯顿、CMU 依然霸占前三名，这三个项目的特点是传统金工基础扎实，近几年也加入了越来越多深度学习、机器学习相关的内容，实习和全职上岸率都非常有保障。

伯克利、芝加哥大学：伯克利的金工项目一直很强，芝大的金融项目在本地就业有得天独厚的优势，毕竟芝加哥是金融重镇。

佐治亚理工：项目门槛不低，对理工科背景要求高，录取率还不错，亚特兰大本地有很多量化岗位（包括资管公司、投行分支），本地就业结果非常好。

北卡州立：黑马项目，虽然我了解不算特别多，但从网上看到的反馈来看，找工情况很不错，性价比很高。

金工申请干货！

这样准备，冲Top稳了！

很多同学从大一开始就关注金工申请，学长分享申请“核心”，就是抓好4个方面：

✅学术成绩、课程匹配、实习科研、标化考试，提前规划才能事半功倍！

图 | 学长直播分享内容

学长强调的几个重点，小德再提炼一下：

1、GPA要保持住，同时要选一些比较有挑战性的课，GPA不仅是一个数字，招生官也会看你具体上了什么样的课，看课程的难度。

2、除了专业对口的课程之外，计算机的课程，包括数据结构和算法、数据库、数据可视化都要去学一学，大胆选择一些更深入的课程。

3、争取从大二暑假开始做量化金融相关的实习。

4、GRE尽量考高分，尤其是数学部分，分数越高越有优势。

如果你正在准备金工金数硕士申请，或者对选校、文书、实习规划有疑问，欢迎随时和我们交流

最后祝大家都能拿到梦校 offer，在量化领域闯出自己的一片天！

明德立人教育
明德立人深耕美国高端留学10年+，哈耶普斯麻大满贯，福布斯中国留学行业领军品牌，一家有“教育良心”的机构，让每位学生「行稳致远」。