📚 **学术与技能提升**: 鉴于量化行业对数学、统计学和计算机科学的严谨要求，建议学生在现有AI专业基础上，深入学习高等数学、概率论与数理统计、线性代数等核心课程。同时，熟练掌握Python、C++等编程语言，并重点学习金融量化领域常用的库，如NumPy, Pandas, SciPy, 以及机器学习库（TensorFlow, PyTorch）在金融建模中的应用。可以考虑学习金融工程、计量经济学等相关交叉学科知识，为理解金融市场和构建交易模型打下坚实基础。

💡 **项目与竞赛实践**: 积极参与AI相关的研究项目，特别是那些能够体现数据分析、模型构建和算法优化能力的项目。例如，可以尝试复现经典的量化交易策略，或者利用AI技术进行市场预测、风险管理等研究。参加国内外知名的编程竞赛（如ACM-ICFI）或专注于量化金融的竞赛（如Kaggle上的金融相关比赛），不仅能锻炼实战能力，还能在简历中增加亮眼的成绩。将这些项目和竞赛经历详细记录，突出解决问题的思路、使用的技术和取得的成果。

🚀 **简历优化与实习经历**: 针对量化岗位的特点，精心打磨简历。将与量化相关的技能、项目经验和竞赛成绩置于显眼位置。突出量化思维、逻辑分析能力和解决复杂问题的能力。利用寒假积极寻找量化行业的实习机会，这是了解行业、积累实战经验、建立人脉的绝佳途径。即使是初级实习，也能为后续正式求职提供宝贵的经验和参考。在实习期间，主动承担任务，深入学习公司业务和技术栈，并争取获得有价值的推荐信。

🤝 **人脉拓展与信息获取**: 关注心仪的量化公司，了解其招聘流程、技术要求和企业文化。积极参加校园招聘会、行业讲座和线上研讨会，与公司HR和在职员工交流，获取一手信息和内推机会。可以尝试联系在量化行业工作的校友或前辈，虚心请教面试经验和职业发展建议。了解“天才少年”和ACM金牌等背景的要求，认识到自身需要付出的努力，但不必过度焦虑，通过扎实的准备和持续的学习，同样有机会进入优秀的公司。

个人情况：华五大三在读，AI 专业，普通家庭，专业 30%左右。不想打工到 60 岁，所以想找一个高薪资的工作。不在乎国内还是国外工作，或者工作压力，学习成本，具体职位，只追求尽早退休去享受人生。因此在程序员和量化行业之间犹豫，考虑到从事金融相关行业之后，未来能够更好的“钱生钱”，也能避免未来资产贬值，计划往量化行业发展。现在时间充裕，每天除了花 2 ，3 个小时上课之外，剩下时间都可以自由支配。

疑惑点：了解了一些量化公司的招聘信息，前面参加了 citedel security 的校招会，看公司员工的背景都很厉害，甚至听到了天才少年，还有什么 ACM 金牌。感觉压力很大，想请教一下应该怎么准备自己的简历来提升竞争力，是去积极参加项目组的任务，发论文，还是参加什么竞赛？或者说是去学什么课程？

目前计划：目前是想着看能不能借助寒假的时机去找一份量化行业的实习，先去体验一下，如果大佬有什么面试建议或者公司推荐的话也感激不尽。