量化开发人员，有时也称为量化软件工程师，专注于开发、实现和维护量化模型。他们倾向于与研究量化策略分析师合作，与投资银行、对冲基金和其他金融公司的技术方面的软件工程师合作。量化开发人员是熟练的程序员，精通Python、C、C++、C#或Java等语言。他们也可以使用数学和统计软件包，如MATLAB、R或SAS。量化开发人员的工作包括开发和维护编程库，创建数值库组件，这些库的性能调优，以及提供高性能计算、优化策略提供解决方案。
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在投资银行或对冲基金工作的量化开发人员可能在三个主要位置：前台、中台或后台。
前台量化开发者与客户、交易员和投资组合经理密切合作，实现和优化模型。他们将熟练编写和修改代码，并作为交易部门的一部分，实现业务成功所需的思想和数学模型。他们是任何前台团队的关键组成部分，通常会晋升为量化或交易角色。
中台量化开发者致力于支持前台办公室功能和银行或对冲基金交易基础设施的技术系统。他们在执行分析和交易模型的大型系统上工作，并与金融市场进行交互。中台开发人员还与风险管理和模 型验证等领域密切合作。
后台量化开发者专注于会计、业务操作和业务合规功能，它们还可以支持后台办公自动化等活动。
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无论他们在哪块业务方向工作，量化开发人员都依赖于几个领域强大的知识：计算机科学和科学计算、量化金融和应用数学、统计学和统计建模。它们还经常处理数据和数据结构。如今，一些公司在他们的研究中实施机器学习技术，这需要机器学习工具和数据科学方法的知识。
除了强大的编程技能外，量化开发人员还应该了解金融和量化模型，他们将开发和维护这些模型，并将其应用于分析、交易、投资组合优化、风险管理和策略表现衡量，这需要深入了解金融领域的数学和统计学知识。
量化分析师开发人员还将受益于良好的沟通技巧，可以在不同的团队(包括量化分析师、交易员、投资组合经理和风险经理)之间传递重要信息。在快节奏、高要求的工作环境中，花点时间培养所需的“商业”技能是很有帮助的。
量化开发人员在投资银行、资产管理公司、对冲基金和金融行业的其他领域非常受欢迎。由于这些职位需要大量的编程、数学和金融知识，目前此类专业人员的供应无法满足需求。此外，由于许多公司都在接受机器学习和数据科学，对具有人工智能和机器学习、大型数据集和替代数据经验的量化开发人员的需求也在增加。量化招聘人员指出，量化开发人员的就业前景强劲，预计这种情况将持续到未来。那么，如何才能成为一名量化开发人员呢?
CQF Machine Learning
寻找那些专注于培养全面量化技能的课程是很重要的:数学、编程和金融。由惠誉学习(Fitch Learning)提供的量化金融证书(Certificate in Quantitative Finance, CQF)正是这样做的。该计划为最突出的模型背后的数学理论，以及实践以及如何在工业中实施提供了坚实的基础。每节课的重点是对模型的解释和对它们的优点和缺点的点评，强调改进的空间。课程还包括两个专门用于数据科学和机器学习的模块。
CQF还通过每周的Python Lab帮助学员们熟练掌握Python编程，在那里学员们练习构建和实现他们在讲座中学习到的模型。如果学员在课程开始时是Python新手，他们可以通过Python编程入门从头开始学习Python。
在课程结束时，每个学生都要完成一个Final Project的实践项目，在那里学员实施和分析一个现实世界的定量模型，以确保学员能够将他们的新技能应用于当前的行业问题。正如许多CQF校友所指出的那样，该项目是一次转型经历，在他们的专业发展中发挥了关键作用。
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