量化岗位是指在金融行业或其他相关领域中，需要运用数学、统计学和计算机科学等技术手段，通过量化模型和算法进行数据分析、风险管理、投资决策等工作的职位。量化岗位的主要特点是强调数据驱动的决策和投资策略，通过运用大数据分析、机器学习、人工智能等技术，进行定量化分析和模型构建，以提高决策的准确性和效率。常见的量化岗位包括以下几种：

1. 量化分析师：负责进行金融市场数据的收集、处理和分析，构建量化模型和策略，为投资决供支持。

2. 高频交易员：利用快速的算法和高性能计算系统，进行高频交易策略的开发和执行，以追求短期投资回报。

3. 风险管理分析师：通过量化分析和模型建立，对金融风险进行测量、评估和管理，以确保企业的稳健运营。

4. 数据科学家：运用数据挖掘、机器学习等技术，分析和挖掘大数据中的信息，为企业决策和战略提供支持。

5. 量化开发工程师：负责开发和维护量化交易系统、模型和算法，确保其高效运行和准确性。

量化岗位一般要求具备扎实的数学、统计学和计算机科学等相关专业知识，同时需要具备良好的金融市场理解和分析能力，熟悉编程语言和工具，如Python、R、MATLAB等。对于一些高频交易岗位，还需要具备快速决策和执行能力。