クオンツエンジニアとは？仕事内容・年収・必要スキルを徹底解説【2025年最新】

クオンツエンジニアは、金融業界で最も専門性が高い職種のひとつです。

数理モデルの設計からシステム実装まで担い、年収1,000万〜3,000万円以上も狙えます。

本記事では、クオンツエンジニアを目指す方に向けて、仕事内容・必要スキル・転職方法を徹底解説します。

クオンツエンジニアとは？金融の最前線に立つ「頭脳」の仕事内容

クオンツエンジニアは、金融とITを融合させた専門職です。

数理モデルを活用して投資戦略を構築し、それを実際に動くシステムとして実装します。いわば、金融の世界で「理論を現実にする」役割を担うポジション。

似た職種に「クオンツアナリスト」や「クオンツデベロッパー」がありますが、それぞれ役割が異なります。

職種	主な役割
クオンツアナリスト	投資モデルの考案・理論構築
クオンツデベロッパー	モデルのプロトタイプ開発
クオンツエンジニア	本番システムの実装・運用

活躍の場は幅広く、投資銀行、ヘッジファンド、資産運用会社などで需要があります。近年はフィンテック企業や暗号資産関連企業でも採用が増加しています。

仕事内容は「実装・運用・構築」の3本柱

クオンツエンジニアの業務は、大きく3つに分けられます。

業務領域	概要
モデル実装	アナリストが考案したアルゴリズム取引の戦略を、実際のコードに落とし込む。 高速処理と正確性が求められる
システム運用・保守	開発したシステムの24時間安定稼働を維持。 市場が動く限り、監視・改善を継続する
データ分析基盤の構築	膨大な金融データを効率的に収集・分析するインフラを設計。 データの質がモデル精度を左右する

どの業務も「金融知識 × エンジニアリング」の両輪が必要です。特にモデル実装では、ミリ秒単位の処理速度が収益を左右するため、高度な最適化スキルが求められます。

クオンツエンジニアとアナリストとの違い

エンジニアとアナリスト、どちらも「クオンツ」と呼ばれますが、役割は明確に異なります。

アナリストは投資モデルを「考案」する研究職。統計学や金融工学の知識を駆使して、収益を生む理論を構築します。

一方、エンジニアはそのモデルをシステムとして「実装」する開発職。理論を実際の取引システムに組み込み、安定稼働させることがミッションです。

項目	クオンツアナリスト	クオンツエンジニア
中心スキル	理論構築・数理モデル設計	システム開発・インフラ構築
主な成果物	投資戦略・モデル仕様書	取引システム・分析基盤
重視される能力	数学・統計の深い理解	プログラミング・システム設計

両者は密接に連携しながら仕事を進めます。アナリストが「何を作るか」を決め、エンジニアが「どう動かすか」を担う関係性です。

どちらが向いているかは、「研究が好きか、ものづくりが好きか」で判断するとよいでしょう。

クオンツエンジニアの年収はなぜ高い？平均1,000万円超の給与体系を支える3つの理由

クオンツエンジニアの年収は、一般的なITエンジニアと比べて頭ひとつ抜けています。

国内金融機関でも1,000万〜2,000万円、外資系やヘッジファンドでは3,000万円以上も珍しくありません。

新卒でも800万円以上からスタートするケースが多く、経験を積めば青天井で伸びていく職種です。

職種	年収レンジ（目安）
一般的なITエンジニア	400万〜700万円
クオンツエンジニア（国内系）	1,000万〜2,000万円
クオンツエンジニア（外資系）	1,500万〜3,000万円以上

なぜこれほど高いのか、その理由は大きく3つあります。

理由①：金融・数学・ITを操る代替不可能な専門性

クオンツエンジニアには、3つの専門領域を横断するスキルが求められます。

「金融工学の理論」「高度な数学・統計」「システム開発力」この3つを高いレベルで兼ね備えた人材は、市場にほとんど存在しません。

一般的なエンジニアは「プログラミングができる」だけで価値がありますが、クオンツエンジニアはそれに加えて「数式をコードに落とし込み、金融の文脈で最適化できる」能力が必要です。

求められるスキル	具体例
金融知識	デリバティブ理論、リスク管理、市場構造の理解
数学・統計	確率微分方程式、時系列分析、機械学習
システム開発	低レイテンシ設計、C++/Python、分散処理

これだけの専門性を持つ人材は希少であり、企業は高い報酬を払ってでも確保したいと考えます。

理由②：会社の利益に直結する重要な役割

クオンツエンジニアが開発するシステムは、会社の収益を直接生み出します。

たとえば、アルゴリズム取引システムが1日に数億円の利益を上げることも珍しくありません。

システムの処理速度を1ミリ秒改善するだけで、年間数千万円の収益増につながるケースもあります。

役割	利益への貢献
取引システム開発	自動売買による直接的な収益創出
リスク管理システム	損失回避による間接的な利益貢献
データ分析基盤	投資判断の精度向上

成果が数字で可視化されやすい職種だからこそ、報酬も成果に連動しやすい。「自分の仕事が会社の利益に直結している」という実感を持てるのも、この職種の魅力です。

理由③：世界が相手の熾烈な人材獲得競争

クオンツエンジニアの採用市場は、国内だけで完結しません。

ゴールドマン・サックス、JPモルガン、シタデルなど、世界中の金融機関が、同じ人材プールを奪い合っています。

優秀なエンジニアは国境を越えて転職できるため、報酬もグローバル水準に合わせざるを得ないのが実情です。

地域	報酬水準の特徴
日本国内（日系）	1,000万〜2,000万円が中心
日本国内（外資系）	1,500万〜3,000万円、成果報酬で上乗せ
米国・香港・シンガポール	ベース2,000万円以上＋ボーナスで5,000万円超も

日本企業も、優秀な人材を海外に流出させないために報酬を引き上げる傾向にあります。

グローバル競争の恩恵を受けられる、数少ない職種のひとつです。

クオンツエンジニアの適性とは？活躍する人に共通するバックグラウンドと人物像

クオンツエンジニアに向いているのは、どんな人でしょうか。スキルセットだけでなく、思考の傾向や性格も重要なポイントになります。

ここでは「向いている人」と「ミスマッチの可能性がある人」の両面から解説します。

あくまで適性の話であり、優劣ではありません。自分のキャリアを考える際の参考にしてください。

【向いている人】数学・物理・情報科学などを専攻し、論理的思考力を証明できる人

クオンツエンジニアに向いているのは、「考えること自体が好き」な人です。

抽象的な数式や複雑なロジックを扱うことに、ストレスではなく喜びを感じられるか。未知の問題に対して、粘り強く仮説検証を繰り返せるか。

この2点が、適性を見極める大きな指標になります。

また、常に新しい技術や理論を学び続ける必要があるため、知的好奇心が旺盛な人ほど活躍しやすい傾向があります。

「勉強が苦痛」ではなく「勉強が習慣」になっている人に向いています。

【ミスマッチの可能性】個人での深い思考より、チームでの協業を重視する人

一方で、ミスマッチになりやすいタイプもあります。クオンツエンジニアの仕事は、一人で深く考える時間が長いのが特徴。

「周りと話しながら進めたい」「一人で黙々と作業するのは苦手」という人には、合わない可能性があります。

もちろん、チームワークが不要というわけではありません。

ただ、業務の中心は「個人で深く考え抜くこと」にあるため、そこに価値を見出せるかどうかが重要です。

自分がどちらのタイプに近いか、過去の仕事や学生時代の経験を振り返ってみてください。

クオンツエンジニアへの登竜門｜必須スキル・経験を徹底解剖

「クオンツエンジニアになるには、何が必要なのか？」この問いに対する答えは明確です。

数学・IT・金融知識の3つの柱をバランスよく身につけることが求められます。

ただし、資格をたくさん取ればいいわけではありません。実際の採用現場では、机上の知識よりも「実践的なスキル」や「具体的な成果物」が重視されます。

以下、それぞれのスキルについて詳しく解説します。

スキル①：基礎となる大学院レベルの数学・統計学

クオンツエンジニアに求められる数学力は、大学院レベルが目安です。

具体的には、線形代数、微分積分、確率統計、時系列解析などの知識が必須となります。これらは金融モデルの設計やアルゴリズムの理解に直結するため、避けては通れません。

近年は機械学習や深層学習の理論的理解も重要視されています。

単に「ライブラリを使える」だけでなく、「なぜその手法が有効なのか」を数学的に説明できることが求められます。

学生時代に数学を専攻していた人は、その経験が大きなアドバンテージになります。

スキル②：高速処理を実現するプログラミング能力

プログラミング言語は、C++とPythonがデファクトスタンダードです。

特にC++の重要性は高く、ミリ秒単位の処理速度が収益を左右するアルゴリズム取引では必須のスキルとなります。

「Pythonでプロトタイプを作り、C++で本番実装する」という流れが一般的です。

採用面接では、コーディングテストが課されることがほとんどです。

計算機科学の基礎知識（アルゴリズム、データ構造）は、選考を突破するために欠かせません。

競技プログラミングの経験がある人は、選考で有利に働くことが多いです。

スキル③：実践で活きる金融市場・金融商品の知識

数理能力やプログラミングスキルに加え、扱う対象である「金融そのもの」への理解が不可欠です。

単に仕様書通りにコードを書くのではなく、「なぜその計算が必要なのか」を理解していなければ、精度の高いシステムは作れません。

特にクオンツ領域では、株式や債券といった基本的な商品以上に、複雑な仕組みを持つ「デリバティブ（金融派生商品）」の知識が求められます。

求められる知識の詳細は、以下で確認してみてください。

分野	求められる知識キーワード
金融商品	先物、オプション、スワップ、債券（イールドカーブ）
理論・モデル	ブラック・ショールズ方程式、確率微分方程式（伊藤の公式）、リスク指標（グリークス、VaR）
市場の仕組み	板情報（オーダーブック）、約定メカニズム、流動性

もちろん、すべての知識を入社前に完璧にする必要はありません。

しかし、これらの基礎用語や概念を理解していることは、「即戦力に近いエンジニア」であるという強力な証明になります。

未経験からクオンツエンジニアになるのは可能？成功に導く2つのキャリア戦略

結論から言うと、金融業界が未経験でもクオンツエンジニアへの転職は可能です。

高い数理スキルとプログラミング能力があれば、金融知識は入社後に習得できるケースも多いです。実際、異業種からの転職成功者は珍しくありません。

いずれのパターンでも、不足スキルを自律的に学習し、実績として可視化することが不可欠です。

以下、それぞれの戦略を詳しく解説します。

パターン①：ポテンシャルで勝負する新卒・第二新卒

新卒・第二新卒は、ポテンシャル採用の枠を狙えます。

数学・物理・情報科学などを専攻している理系院生や、入社1〜3年目で方向転換を考えている若手が対象です。

金融知識よりも「地頭の良さ」と「学習意欲」が評価される傾向があります。

特に競技プログラミングでの実績は、論理的思考力とコーディング能力の証明になります。

AtCoderで水色以上のランクがあれば、書類選考で有利に働くことが多いです。金融知識は入社後に教育される前提の企業もありますが、基礎を学んでおくと選考での印象が変わります。

「なぜ金融業界に興味を持ったのか」を自分の言葉で語れるようにしておきましょう。

パターン②：スキルを転用する異分野のエンジニア・研究者

すでにエンジニアや研究者として働いている人は、既存スキルを武器に転職できます。

Webエンジニア、データサイエンティスト、物理学・数学分野の研究者などが対象です。

「金融業界は未経験だけど、技術力には自信がある」という人に向いています。

特に低レイテンシ処理やパフォーマンスチューニングの経験があれば、即戦力として評価されやすいです。

研究者であれば、論文執筆や学会発表の実績も強みになります。不足している金融知識は、書籍や資格の勉強で補いましょう。

「ファイナンス理論入門」「デリバティブ入門」などの定番書を読み込むのが第一歩です。

自己学習の可視化には、以下の資格取得もおすすめです。

資格の目的	おすすめの資格	理由
金融知識の証明	・CFA（米国証券アナリスト） ・FRM（金融リスク管理者）	金融工学やリスク管理に関する体系的な知識をアピールできる
数理・分析能力の証明	・統計検定（準1級以上） ・G検定 / E資格	高度な統計理論や、機械学習・深層学習の理論的理解を客観的に証明できる

CourseraやedXには金融工学のオンライン講座もあるので、体系的に学びたい人は活用してみてください。

「金融は未経験だが、自分で学習を進めている」という姿勢を見せることが、選考突破のカギになります。

非公開求人が狙い目！クオンツエンジニアの求人を見つける3つの方法

クオンツエンジニアの求人は、一般的な転職サイトには出回りにくい傾向があります。

専門性の高いポジションほど非公開求人として扱われることが多く、情報収集の方法が転職成功のカギを握ります。

それぞれにメリット・デメリットがあるので、自分の状況に合った方法を選びましょう。

探し方①：転職エージェントを使って、非公開求人を見つける

最もおすすめなのが、転職エージェントの活用です。

金融・IT領域に強いエージェントは、一般には公開されていない非公開求人を多数保有しています。

特に専門性の高いクオンツ求人は、一般的な転職サイトでは「データサイエンティスト」や「金融システム開発」といったカテゴリに埋もれてしまうことが多いです。専門エージェントであれば、こうした求人を正確にピックアップできます。

また、企業の内部事情や選考のポイントなど、詳細な情報を教えてもらえるのも大きなメリットです。

転職エージェント選びでは、金融業界やクオンツ領域での支援実績があるかどうかをチェックしましょう。

専門コンサルタントが在籍しているエージェントであれば、より精度の高い求人紹介を受けられます。

「まず何から始めればいいかわからない」という人は、エージェントへの登録を最初のステップにするのがおすすめです。

探し方②：企業の公式採用サイトから、カルチャーに合う企業を直接探す

狙いたい企業が明確な場合は、公式採用サイトから直接応募する方法もあります。

外資系投資銀行、国内大手証券会社、ヘッジファンドなどは、自社サイトで独自に採用を行っているケースが多いです。

企業のカルチャーや求める人物像を直接理解できるのがメリットです。

ただし、求人は常に掲載されているわけではありません。

定期的にサイトをチェックする必要がありますし、情報収集や選考対策もすべて自力で行う必要があります。

「この企業で働きたい」という強い志望がある人に向いている方法です。

探し方③：リファラル採用で、信頼できる人脈からキャリアを切り拓く

業界内に知り合いがいる場合は、リファラル（紹介）採用を狙う方法もあります。

知人や元同僚からの紹介で応募すると、書類選考を通過しやすくなるなど、選考上有利に働くことがあります。

紹介者から企業のリアルな情報を聞けるのも大きなメリットです。

学生の場合は、大学のOB・OG訪問やキャリアイベントへの参加がきっかけになることもあります。

「知り合いがいない」という人も、積極的にイベントに参加して人脈を広げておくと、将来のチャンスにつながります。

人脈は一朝一夕では築けないので、日頃から業界内のつながりを意識しておきましょう。

クオンツエンジニアの内定を掴むための対策ガイド【難関選考を突破！】

クオンツエンジニアの選考は、一般的なIT企業とは異なるポイントで評価されます。

「何を知っているか」だけでなく、「どう考えるか」が問われるのが特徴です。

事前の準備が合否を大きく左右するので、しっかり対策しておきましょう。

【選考フローと対策ポイント】
ステップ	主な評価ポイント
①書類選考	実績を数字で示し、スキルを証明する
②コーディングテスト	アルゴリズム・データ構造の実装力
③技術面接	思考プロセスの言語化、論理的思考力

以下、各ステップの具体的な対策を解説します。

対策①：書類選考では実績を数字で示し、スキルを証明する

書類選考で重要なのは、実績を「数字」で具体的に示すことです。

「研究に取り組んだ」ではなく、「○○のモデルを構築し、精度を△%改善した」のように記載しましょう。

抽象的な表現では、他の応募者との差別化ができません。

GitHubアカウントは、コーディング能力を証明する必須ツールです。公開できるコードがあれば、必ずリンクを記載しましょう。

応募先が求めるスキルと、自身の経験を意図的に結びつけてアピールすることがポイントです。

対策②：コーディングテストは競技プログラミングサイトで対策する

コーディングテストは、アルゴリズムとデータ構造の実装力が問われます。

対策としては、AtCoderやLeetCodeなどの競技プログラミングサイトで練習するのが効果的です。

本番と同じ形式で問題を解くことで、時間配分やデバッグの感覚を身につけられます。

時間内にバグなく実装する力が試されるため、模擬練習は不可欠です。「解法がわかる」だけでなく、「制限時間内に正しく実装できる」レベルを目指しましょう。

AtCoderであれば、緑〜水色レベルの問題をスムーズに解けるようになっておくと安心です。

対策③：技術面接では正解よりも思考プロセスを言語化する

技術面接では、数学パズルや確率問題、実装に関する質疑応答が中心となります。

ここで重要なのは、正解そのものよりも「どう考えたか」を伝えることです。問題をどう分析し、どんな仮説を立て、どう検証したのかを論理的に説明する力が評価されます。

面接中は、沈黙せずに考えながら話すことを意識しましょう。

「まず○○を確認します」「次に△△のケースを考えます」のように、思考の流れを言語化する練習が必要です。

面接官は「一緒に働いたときに議論できるか」を見ています。正解を出すことよりも、建設的に対話できる姿勢を見せることが大切です。

クオンツエンジニア転職におすすめの転職エージェント・サイト4選

クオンツエンジニアへの転職を成功させるには、専門性の高いエージェントの活用が不可欠です。

非公開求人を多数保有し、業界の内情に精通した転職エージェントであれば、一般には出回らない好条件の求人を紹介してもらえます。

【おすすめエージェント4選】

サービス名	強み	おすすめな人
JACリクルートメント	外資・ハイクラス転職の実績が豊富	年収アップを目指す30代〜40代
KOTORA（コトラ）	金融・コンサル業界に特化	金融業界でキャリアアップしたい人
ビズリーチIT	スカウト型で市場価値がわかる	まずは情報収集から始めたい人
リクルートエージェントIT	求人数が圧倒的に多い	幅広い選択肢から探したい人

サービスごとに強みが異なるため、複数登録して自分に合った担当者を見つけるのがおすすめです。

JACリクルートメント｜外資・ハイクラス転職の王道

求人数	25,644件
クオンツエンジニアの求人数	73件

※2025年11月時点の公開求人数

JACリクルートメントは、管理職・専門職のハイクラス転職支援で豊富な実績を持つエージェントです。クオンツエンジニアの公開求人は73件と多くはありませんが、強みは非公開求人にあります。

JACだけが依頼を受けた「独占求人」も多数保有しており、実際の求人には、三菱UFJ銀行のクオンツエンジニア（年収600万〜1,200万円）や、デリバティブ評価・リスク管理モデル開発（年収800万〜3,000万円）などがあります。

金融業界出身のコンサルタントも在籍しており、英文レジュメ添削や英語面接対策など外資系選考のサポートも充実しています。

KOTORA（コトラ）｜金融・コンサル業界の専門性に特化

公式サイト：KOTORA

求人数	35,144件
クオンツエンジニアの求人数	2件

※2025年11月時点の公開求人数

コトラは、金融・コンサル・経営幹部に特化したハイクラス転職エージェントです。

クオンツ関連の求人は169件と、金融専門職に強いエージェントならではの充実度です。投資銀行、アセットマネジメント、PEファンドなど、専門性の高いポジションが揃っています。

コンサルタントの多くが金融業界出身で、ヘッジファンドや信託銀行での実務経験を持つ担当者もいます。

企業のカルチャーや面接官のバックグラウンドを踏まえた具体的なアドバイスを受けられるのが強みです。

「コトラ価値観診断」という独自ツールも提供しており、25項目の価値観から自分の強みや仕事観を分析できます。

ビズリーチIT｜自分の市場価値がわかるスカウト型

求人数	35,144件
クオンツエンジニアの求人数	3件

ビズリーチITは、国内最大級のハイクラススカウト型の転職サイトです。

職務経歴書を登録しておくと、優良企業やヘッドハンターから直接スカウトが届きます。30代の転職後平均年収は880万円、40代は990万円と、ハイクラス向けの実績があります。

クオンツエンジニアの公開求人は3件と少なめですが、ビズリーチの強みはスカウト経由の非公開案件です。8,400人以上のヘッドハンターが登録しており、公開されていない好条件の求人を紹介してもらえる可能性があります。

実際の求人には、三菱UFJモルガン・スタンレー証券のクオンツエンジニア（年収600万〜1,000万円）などがあります。

リクルートエージェントIT｜圧倒的な求人数で選択肢を最大化

求人数	公開求人：754,278件 非公開求人：218,172件
クオンツエンジニアの求人数	4件

リクルートエージェントITは、業界最大級の求人数を誇るリクルートのIT特化型サービスです。

公開求人75万件以上、非公開求人21万件以上と、圧倒的な求人数が最大の強みです。クオンツエンジニアの公開求人は4件（※2025年12月時点）と少なめですが、21万件以上の非公開求人の中に好条件の案件が眠っている可能性があります。

担当コンサルタントに希望条件を伝えれば、非公開求人の中からマッチする案件を紹介してもらえます。

金融系エンジニアやデータサイエンティストなど、関連職種も幅広くカバーしているのも魅力です。

AI時代でも需要は拡大？クオンツエンジニアの将来性と多彩なキャリアパス

「クオンツエンジニアはAIに仕事を奪われるのでは？」という声を聞くことがあります。

結論から言うと、需要は今後も拡大する見込みです。

AI・機械学習技術の進化に伴い、それを金融領域で活用できるエンジニアの価値はむしろ高まっています。

「なくなる」「激務」といったネガティブな検索候補も見られますが、実態とは異なる部分も多いです。

以下、将来性とキャリアパス、働き方の実態について解説します。

将来性：「クオンツがなくなる」が誤解である理由

「AIがクオンツの仕事を代替する」という見方は、一面的な理解です。確かに、定型的なデータ分析やレポート作成はAIに置き換わる可能性があります。

しかし、新たな数理モデルの開発や、複雑なシステム構築は人間にしかできない領域です。むしろ、扱うデータ量の増加やアルゴリズムの高度化に伴い、エンジニアの役割は拡大しています。

AIを「使いこなす側」として、より高度な専門性が求められるようになっています。

金融業界では、機械学習を活用した新しい投資戦略の開発が進んでおり、その担い手としてクオンツエンジニアの需要は増加傾向にあります。

専門性を活かした3つのキャリアパス

クオンツエンジニアのキャリアは、大きく3つの方向性があります。

「スペシャリスト」は、デリバティブ評価やリスク管理など、特定の金融商品・技術領域で第一人者を目指す道です。

専門性を深めるほど市場価値が高まり、年収も上がりやすい傾向があります。

「マネジメント」は、チームリーダーや管理職としてクオンツ部門を統括するキャリアです。技術力に加えて、プロジェクト管理やチームビルディングのスキルが求められます。

「他業界への転身」も選択肢のひとつです。GAFAMなどのIT企業で機械学習エンジニアとして活躍したり、フィンテック企業を起業するケースもあります。

「激務」は本当か？その働き方の実態

「クオンツエンジニアは激務」というイメージを持つ人も多いですが、実態はやや異なります。

プロジェクトの繁忙期や市場の急変時には、長時間労働になることもあります。ただし、常に激務というわけではありません。

金融業界全体として成果主義の文化が強く、「長く働くこと」より「生産性高く働くこと」が評価される環境です。

効率的に成果を出せれば、ワークライフバランスを保つことは十分可能です。ただし、働き方は企業文化やチームによって大きく異なります。

外資系はメリハリが効いている傾向があり、日系は比較的安定した働き方ができるケースが多いです。転職の際は、面接で働き方について具体的に確認しておくことをおすすめします。

まとめ：クオンツエンジニアは自身の知力を最大限に活かせる専門職

クオンツエンジニアは、数学・プログラミング・金融知識を高いレベルで融合させる専門職です。

年収1,000万円以上も珍しくなく、専門性を磨くほど市場価値が高まるキャリアです。「自分の知力を最大限に活かしたい」という人にとって、魅力的な選択肢といえます。

転職を検討しているなら、まずは専門エージェントに相談してみてください。非公開求人の紹介や、自分の市場価値を客観的に把握することができます。

クオンツエンジニアへの第一歩を踏み出すのに、早すぎることはありません。