🎯 **明确职业目标与优势定位**：作为AI专业学生，在考虑量化行业时，应清晰认识到AI技术在量化交易中的核心价值，例如在数据分析、模型开发、策略优化等方面。同时，要诚实评估自身在数学、统计学、计算机科学等方面的基础，并找出与量化领域契合的优势，例如强大的编程能力、算法理解能力或数据处理经验，以此为基础构建个人职业定位。

📚 **系统性知识储备与技能提升**：为应对量化行业的严峻竞争，建议系统性学习金融学基础知识（如宏观经济学、微观经济学、金融市场运作）、概率论与数理统计、线性代数、微积分等数学课程。同时，深入掌握Python、C++等编程语言，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn等数据科学库，并学习如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。理解机器学习在金融领域的应用，如时间序列分析、风险管理、算法交易策略等。

🚀 **提升实践经验与项目经历**：积极参与AI相关的课程项目，并尝试将项目成果应用于金融数据分析或模拟交易。可以考虑参加Kaggle等数据科学竞赛，或寻找与金融相关的开源项目贡献代码，积累实际操作经验。如果可能，争取参加学校的科研项目，尤其是在机器学习、大数据分析在金融领域的应用方向，并争取发表相关论文，这能显著提升简历的吸引力。

💡 **量化实习与Networking**：利用寒假积极申请量化行业的实习是宝贵的尝试。在准备实习申请时，突出与量化相关的项目经历和技能。面试时，除了技术问题，还要展现出对金融市场的理解、逻辑思维能力、解决问题的能力以及学习的积极性。同时，积极参加校招会、行业讲座，与业内人士建立联系（Networking），了解行业动态和潜在机会，并可以寻求他们的职业建议。

📈 **简历优化与面试准备**：简历应突出量化领域看重的技能和经验，例如数学模型构建、数据分析、编程能力、算法开发等。使用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）来详细描述项目经历，量化成果。针对量化面试，需要准备扎实的数理统计、概率论、算法、编程以及金融基础知识。多做模拟面试，熟悉常见的面试题型，特别是针对AI背景的量化问题。

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。