预远科技2026校招简历准备与投递攻略：量化开发、投资精算分析员与实习生（北京/上海）

本文基于站内样本和招聘信息整理，样本数量有限，方法建议供参考。招聘信息中未明确的部分，我会标注为待核实，不做推测。

先分清三个岗位：面向人群与工作地点差异

预远科技2026校招同时开放三个岗位：量化开发工程师、投资精算分析员、投资精算实习生。这三个岗位虽然同属金融科技与精算交叉领域，但面向人群、工作地点和职责侧重并不相同，简历策略不能混用。

量化开发工程师面向应届生或1-2年相关工作经验，工作地点写的是北京。招聘信息中对该岗位的教育背景写的是“金融、精算和数学等相关专业毕业”，但未单独写明学历层次，这一点属于待核实项。如果你是这个方向的候选人，简历需要同时证明两件事：一是具备金融、精算或数学的学科基础，二是能用Python做量化开发，并熟悉常见数据处理库。

投资精算分析员面向1-2年相关工作经验，工作地点是北京或上海。招聘信息明确要求精算、保险、数学或统计相关专业本科及以上学历，并且提到拥有1-2年新保险合同会计准则相关工作经验。这个岗位对精算准则的实操经验有直接要求，不是仅靠课程或考试就能覆盖的。

投资精算实习生面向相关专业在校生，工作地点是北京或上海。招聘信息中对该岗位的工作范围描述包括参与财富规划和养老规划方案的制定、进行金融资产和负债的量化建模和分析、维护量化模型库和经济情景发生器、参与资产配置和资产负债管理系统REDALM的产品迭代、参与投资策略和配置方案的制定。实习生的简历重点应放在可迁移的量化分析能力和对金融资产/负债建模的理解上，而不是堆砌不相关的经历。

提醒：招聘信息没有写笔试、面试形式、薪资和录取偏好，本文也不做推测。所有关于“企业看重什么”的判断，都只能从岗位职责和要求中反推，不能当作企业官方偏好。

把岗位要求翻译成简历证据：一张对照表

简历写作的核心不是复述岗位描述，而是把岗位要求翻译成可验证的证据。下面这张表把三个岗位的关键要求拆开，给出对应的简历证据方向。

岗位要求	简历证据方向
熟悉Python语言，有量化开发经验	项目中使用Python完成数据清洗、建模、回测或自动化脚本，写明数据规模、模型类型和产出
熟悉常见数据处理库	在项目描述中列出pandas、numpy等库的具体用途，而不是只写“熟悉”
熟悉C语言和数据库者优先	如有C语言课程设计、数据库课程项目或实习中使用SQL的经历，单独列出
熟练使用git管理代码	在项目经历中说明使用git进行版本管理、分支协作或代码审查
精算、保险、数学或统计相关专业	教育背景中写明专业、核心课程和与精算相关的课程成绩
新保险合同会计准则相关经验	如有IFRS17相关实习或项目，写明具体参与环节，如负债模型搭建、计量方法验证
资产负债管理兴趣	通过课程、自学或项目展示对资产负债联动、资产配置的理解
数据分析与沟通能力	用项目中的跨团队协作、汇报或文档撰写经历来体现

这张表的使用方法是：先圈出你真实具备的证据，再针对缺失项决定是补项目、补课程还是调整投递方向。不要为了填满表格而编造经历，招聘方在面试中会追问细节。

量化开发工程师：项目经历怎么写才像“做过”

量化开发工程师的简历最容易犯的错误，是把“会用Python”写成“精通Python”，却没有一个能说清楚的项目。招聘信息里写的是“熟悉Python语言的使用，拥有Python语言量化开发经验，熟悉常见数据处理库”，这意味着简历里至少需要一个与量化或金融数据处理相关的项目。

一个可用的项目描述结构是：背景—你的动作—技术栈—产出。比如，不要写“用Python做了股票分析”，而是写“针对某类资产的历史价格数据，用pandas完成数据清洗和缺失值处理，用numpy实现收益率与波动率计算，输出可视化报告，代码通过git管理”。这样写的好处是，面试官能顺着你的描述追问数据来源、处理逻辑和结果验证。

如果你没有直接的量化项目，可以用课程设计、竞赛或自学项目替代，但要在简历中诚实标注项目性质。招聘信息没有要求必须有实习经历，所以课程项目如果做得扎实，同样可以作为证据。关键是你能不能讲清楚：数据从哪来、你做了什么处理、用了什么方法、结果如何验证。

另一个容易被忽略的点是C语言和数据库。招聘信息写的是“熟悉C语言和数据库者优先”，这是加分项而非硬性门槛。如果你有相关课程或项目，可以在技能栏单独列出；如果没有，不必强行编造，把精力放在Python和数据处理上更实际。

投资精算分析员：经验门槛与准则理解如何呈现

投资精算分析员的简历难点在于，招聘信息明确要求“拥有1-2年新保险合同会计准则相关工作经验”。如果你正好有这段经验，简历需要把准则理解落到具体动作上，而不是只写“熟悉IFRS17”。

具体来说，你可以写清楚参与了哪个环节：是负债模型的搭建与验证，还是计量方法的实现，还是合同服务边际的计算逻辑梳理，还是新准则下资产负债联动与列报的变化分析。招聘信息提到“熟悉新准则下底层模型的重要变化，各类上层计量模型的计量方法，了解合同服务边际等关键变量的计算逻辑”，这些都可以作为你描述经验的锚点。

如果你没有1-2年相关经验，但学过精算课程或通过部分精算考试，简历可以突出专业背景和学习能力，但不要假装有工作经验。招聘信息写的是“通过各精算体系相关考试者优先”，这是加分项，可以在教育背景或技能栏中列出已通过的科目。

对于这个岗位，简历中的“分析能力与沟通能力兼备”也需要证据。招聘信息提到“能够在专业层面与客户、团队进行清晰、高效的沟通”，如果你有面向客户或跨部门协作的经历，哪怕是在实习中，也可以写清楚你如何把专业内容解释给非专业方听。

投资精算实习生：在校生如何用课程和自学项目补位

投资精算实习生面向相关专业在校生，招聘信息中的工作范围包括参与财富规划和养老规划方案的制定、进行金融资产和负债的量化建模和分析、维护量化模型库和经济情景发生器、参与REDALM产品迭代、参与投资策略和配置方案的制定。

在校生通常没有正式工作经验，简历的重点应该放在课程项目、自学项目和竞赛经历上。比如，如果你做过一个资产配置的课程作业，可以写清楚你用了什么方法、处理了哪些资产类别、如何评估配置结果。如果你自学了经济情景发生器的原理，可以写一个小的模拟项目，展示你对情景生成和模型维护的理解。

需要注意的是，实习生的简历不要堆砌与岗位无关的经历。招聘信息中提到的“财富规划和养老规划”是工作范围的一部分，如果你有相关课程或研究，可以突出；如果没有，不必强行关联。把量化建模和分析能力写扎实，比泛泛地写“对金融感兴趣”更有说服力。

另外，招聘信息提到“可以适应中文和英文的双语工作环境”，如果你有英文授课课程、英文项目报告或英文考试经历，可以在简历中体现，但不要夸大语言能力。

不同背景的取舍：该投哪个岗位

三个岗位的面向人群不同，投递前需要先判断自己属于哪一类。如果你是应届生，量化开发工程师的面向人群包含应届生，是你可以直接考虑的方向；投资精算分析员要求1-2年相关工作经验，如果你没有这段经验，投递时需要评估自己是否有其他证据能弥补。

如果你是1-2年经验的求职者，且做过新保险合同会计准则相关工作，投资精算分析员是更匹配的方向。如果你有量化开发经验但精算准则经验不足，量化开发工程师可能更合适。

如果你是在校生，投资精算实习生是明确面向在校生的岗位。但要注意，实习生的招聘信息没有写转正机制或实习时长，这些属于待核实项，投递前如果有疑问，可以通过官方渠道了解。

提醒：以上取舍是基于招聘信息中面向人群的客观描述，不是对企业录取偏好的推断。招聘信息没有说明哪个岗位竞争更激烈，也没有说明企业更偏好哪类背景。

简历修改前后：一个具体例子

下面用一个假设的例子来说明修改思路。假设一位应届生想投量化开发工程师，原简历中项目经历写的是：“使用Python进行股票数据分析，熟悉pandas和numpy。”

这个写法的问题是：没有说明数据来源、分析目的、具体动作和产出。面试官无法判断你是自己写的代码，还是跟着教程做的。

修改后的版本可以是：“针对某类资产的历史价格数据，用pandas完成数据清洗和缺失值处理，用numpy计算收益率和波动率，输出分析报告；代码通过git进行版本管理，项目代码可在GitHub查看。”这个版本增加了数据对象、处理动作、技术栈和产出形式，同时保留了可验证的线索。

需要说明的是，这个例子是假设的，不是预远科技的真实面试题或录取案例。你可以参考这个结构，但必须替换成你自己的真实项目。如果你的项目确实很简单，就诚实写简单，不要为了显得高级而编造数据规模或模型复杂度。

投递前的最后检查

在投递之前，建议按下面的清单逐项检查：

• 确认目标岗位的面向人群与自己的身份匹配：量化开发工程师面向应届生或1-2年经验，投资精算分析员面向1-2年经验，投资精算实习生面向在校生。
• 确认工作地点：量化开发工程师写的是北京，投资精算分析员和投资精算实习生写的是北京或上海。
• 检查简历中的专业背景是否与岗位要求对应：量化开发工程师要求金融、精算和数学等相关专业；投资精算分析员要求精算、保险、数学或统计相关专业本科及以上；投资精算实习生要求相关专业在校生。
• 检查Python和数据处理库的描述是否有具体项目支撑，避免只写“熟悉”。
• 检查是否有git使用经历，可以在项目描述中自然带出。
• 检查C语言和数据库是否作为加分项列出，没有就不写。
• 检查投资精算分析员的简历是否体现了新保险合同会计准则相关的具体工作内容，没有相关经验就不要硬写。
• 检查投资精算实习生的简历是否突出了量化建模和分析能力，而不是泛泛的兴趣描述。
• 检查简历中是否出现了无法验证的夸大表述，如“精通”“大幅提升”等。
• 检查是否把招聘信息中未明确的内容当作事实写入简历，如薪资、录取偏好等。

常见问题

问：预远科技这次校招的截止时间是什么？

答：招聘信息中没有写截止时间，属于待核实项。建议关注官方渠道的后续通知，不要根据其他渠道的推测做判断。

问：量化开发工程师要求学历吗？

答：招聘信息中量化开发工程师的教育背景写的是“金融、精算和数学等相关专业毕业”，但没有单独写明学历层次，这一点属于待核实项。投资精算分析员明确写了本科及以上，投资精算实习生写的是相关专业在校生。

问：没有量化开发经验可以投量化开发工程师吗？

答：招聘信息要求“拥有Python语言量化开发经验”，如果你没有直接经验，可以用课程项目、竞赛或自学项目来展示相关能力，但要在简历中诚实标注项目性质。是否足够匹配，需要你自己评估。

问：投资精算分析员必须有IFRS17经验吗？

答：招聘信息写的是“拥有1-2年新保险合同会计准则相关工作经验”，这是岗位要求的一部分。如果你没有这段经验，投递时需要评估自己是否有其他证据能弥补，比如精算考试科目或相关课程。

问：实习生有机会转正吗？

答：招聘信息中没有写转正机制，属于待核实项。建议在投递前通过官方渠道了解，不要根据其他公司的惯例做假设。

问：简历中需要写薪资期望吗？

答：招聘信息中没有提供薪资信息，本文也不做推测。是否写薪资期望取决于投递渠道的要求，如果渠道没有要求，可以不写。

行动清单

如果你准备投递预远科技这次校招，可以按下面的顺序推进：

1. 先确定自己属于哪个岗位的面向人群，不要三个岗位用同一份简历。
2. 对照岗位要求，列出自己已有的证据和缺失的证据。
3. 针对缺失的证据，判断是补项目、补课程还是调整投递方向。
4. 用“背景—动作—技术栈—产出”的结构重写项目经历。
5. 检查简历中是否有无法验证的表述，逐条替换成具体描述。
6. 确认工作地点和面向人群与自己的情况匹配。
7. 投递前再读一遍招聘信息，确认没有遗漏待核实项。

如果需要参考简历结构，可以查看站内的预远科技量化开发工程师投递简历模板，但模板中的经历和成果是示例，请替换为本人真实信息。招聘信息原文可以在站内校招页面查看。

提醒：本文中的方法建议基于站内样本和招聘信息整理，不构成对企业录取标准的判断。招聘信息中未明确的内容，请以官方渠道为准。

延伸准备

如果你已经确定目标方向，可以把这篇文章里的方法继续落到具体页面里：先看一篇相近主题的文章校准思路，再选模板或范文对照自己的经历结构。下面这些链接来自 HI简历 站内内容，适合作为下一步检查材料。

• 延伸阅读：预远科技2026校招：量化开发工程师、投资精算分析员、投资精算实习生（北京/上海）：校招岗位原文
• 相关模板：预远科技量化开发工程师投递简历模板：面向预远科技校招的量化开发工程师方向，重点展示Python量化开发、金融建模、数据处理库、C语言。经历与成果为示例，请替换为本人真实信息；不