黑翼资产 2026 暑期实习：硕士起步、量化硬核，这三类人别盲目冲

黑翼资产在私募圈子里不算那种铺天盖地打广告的大厂，但属于典型的“小而美”量化机构。这次放出的 2026 年暑期实习，名义上是日常实习，实则是为明年校招储备核心人才。

公司人数控制在 20-99 人之间，这意味着你进去后没有复杂的层级汇报，直接跟着核心团队干活。对于想走量化研究路线的同学来说，这种规模能接触到的策略核心更多，但同时也意味着容错率低，对个人的独立产出能力要求极高。

金融行业目前处于调整期，纯主观多头不好做，量化凭借模型和算法的优势相对稳定。黑翼资产深耕这一领域，如果你能在这里拿到留用 offer，未来跳槽去头部公募或大型私募的认可度会非常高。

只招量化研究，岗位单一但含金量高

这次招聘没有花里胡哨的运营、市场岗，全场只有一个核心方向：量化研究岗位（算法研究员）。工作地点覆盖北京、上海、成都三地。

这个岗位的核心工作就是挖因子、建模型、写策略代码。你需要处理海量金融数据，用数学统计方法寻找市场规律，并转化为可执行的交易指令。薪资标注为“面议”，但在量化行业，尤其是针对硕博的算法岗，起薪通常远高于传统互联网开发岗。

虽然只有一个岗位名称，但内部可能细分为高频交易、机器学习预测、另类数据挖掘等方向。由于招聘人数少且专业限制严，竞争烈度会比普通金融岗大得多，属于真正的精英厮杀场。

黑翼资产这次的门槛写得非常直白：硕士及以上，博士更受欢迎。本科生除非有顶会论文或 ACM 金牌加持，否则简历关很难通过。

专业限制在计算机、人工智能、统计学、电子信息、数学、应用物理。这些都是强数理背景和强编程能力的学科。所谓的“不限专业”在这里完全不存在，金融经济类专业如果没有极强的编程辅修背景，建议慎重投递。

这不是那种可以靠“对金融感兴趣”就能进来的岗位。面试官看重的是你推导公式的能力、清洗数据的耐心以及 C++/Python 的代码功底。如果你是想转行做量化的文科生，这家公司的实习不太适合作为跳板。

招聘城市选在北京、上海、成都。京沪是传统的金融中心，资讯快、圈子大，但房租和生活成本极高。对于实习生来说，在京沪的压力主要来自于通勤和住宿开销。

成都作为西部中心，近年来吸引了不少量化团队入驻，生活成本低很多，幸福感较强。黑翼资产在成都设点，说明其策略研发不一定非要挤在陆家嘴或国贸。你可以考虑根据自己未来的定居意向选择城市，毕竟实习期可能长达 3-6 个月。

无论哪个城市，量化团队的加班文化普遍存在。虽然简章没提加班费，但提供餐补、不限量零食饮料和人体工学椅，侧面反映了工作强度不小，需要长时间坐在电脑前盯盘或跑数据。

第一类是数理竞赛获奖者。如果你有数学建模、奥赛或者编程大赛的国家级奖项，这是最硬的敲门砖，证明你的逻辑思维和解题速度。

第二类是有实盘或 Kaggle 经验的同学。简历里如果有具体的量化策略回测数据，或者在大数据比赛中排名前几，会比单纯的高 GPA 更有说服力。不知道怎么把项目经历写出彩？可以参考 UP 简历的项目描述范文进行优化。

第三类是物理或电子背景转码的硕博。这类同学通常具备极强的建模能力和信号处理思维，非常契合量化中处理噪声数据的需求。反之，如果你的简历全是纯软件开发项目，缺乏数学深度，可能会被判定为“不够 Quant"。

简历上不要放太多学生会、社团经历，量化团队不关心这些。重点突出你的数学课程成绩、编程语言熟练度以及科研项目的具体产出。用数字说话，比如“处理过 TB 级数据”、“将模型准确率提升了 X%"。

面试环节大概率会有笔试，内容涉及概率论、统计学基础、线性代数以及算法题（LeetCode 中等偏难难度）。技术面可能会让你现场手写代码实现一个排序算法，或者推导一个经典的金融模型公式。

行为面试不会问太多虚的，更多是考察你对市场的理解。比如“最近关注什么市场现象”、“如何看待某个因子的失效”。准备时可以多看看最新的量化研报，展现你的行业敏锐度。如果需要调整简历结构以突出技术栈，可以使用 UP 简历的技术岗模板。

本次黑翼资产 2026 暑期实习的报名截止时间为 2026 年 6 月 30 日。虽然时间看起来还早，但量化圈的招聘往往是“招满即止”，好坑位通常在发布后一个月内就被锁定。

投递方式是通过官网链接直接提交。建议尽早准备，不要等到截止日期前最后一周。网申时注意上传 PDF 格式的简历，文件名命名为“姓名 - 学校 - 专业 - 可申请月份”，方便 HR 检索。

量化实习是进入高薪金融圈的最短路径，但也最考验硬实力。如果你对自己的数学和代码有信心，黑翼资产这个“小而美”的平台值得你全力以赴。如果还在纠结简历细节，不妨去 UP 简历做个免费诊断，确保第一关不被误杀。