1樓：量化牛犢
大資料時代的到來很突然，而對口的專業人才卻非常有限，現在基本上是供不應求的狀況。尤其在量化行業，隨著近年來行業的迅猛發展，對人才的需求也日益提公升，可預見的是，資料工程師將會越來越得到重視。
在美國，資料顯示，資料工程師平均薪酬達17.5萬美元/年；而在國內，同一級別資料工程師的薪酬可能要比其他職位高20%-30%，且頗受企業重視。
之前更有國內某頭部私募量化開出200萬年薪招聘量化資料開發崗，當然了，其要求也相對更高。目前國內的資料開發工程師薪資範圍在30K-50K的居多，約佔45.0%、50K-100K的佔比約為11.
0%。想要成功申請資料開發崗的，可以看看我之前的這篇文章哦~金融階：如何成功申請量化對沖領域資料開發崗？
2樓：
做資料etl的話，不如在網際網路做。私募的資料形式相對單一，基建也比網際網路大廠差一些，這對個人技術成長不是很有利，路也比較窄，如果在私募做不下去了，不太容易回網際網路大廠了，尤其是年齡超過30歲以後。如果是策略演算法還行，工程也還可以，前提是去個靠譜的私募。
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