Quants (kurz für „quantitative Analysts") sind gefragt wie nie - und zwar nicht nur im Finanzsektor: Die zunehmende Bedeutung von KI und Machine Learning haben dazu geführt, dass es immer mehr Leute braucht, die mit „big data" umgehen können. Quants sind heiß begehrt und werden zum Teil exorbitant bezahlt . Doch wie wird man Quant? Wer sich mit dieser Frage beschäftigt, merkt: Die klassischen Tipps zum Berufseinstieg, der Dreiklang aus „gute Noten - Auslandserfahrung - Praktika" gilt hier nicht. Denn: Quants sind so begehrt, dass es wirklich nur auf die Qualifikation ankommt und alles andere, etwa einschlägige Internships, nebensächlich ist.

Genau wie viele andere Quants hat Ashok Kaul, Partner und Global Head of Analytics and Platform Solutions bei der Unternehmensberatung Roland Berger zunächst Karriere in der Wissenschaft gemacht. Nach dem Studium der VWL in Konstanz folgte eine Promotion in Bonn und schließlich nach einer mehrjährigen Auslandsstation eine VWL-Professur an der Universität des Saarlandes. Nebenher gründete Kaul ein privates Beratungsinstitut, spezialisiert auf quantitative Politikevaluation. Seit 2019 ist er bei Roland Berger und baut von Frankfurt aus eine globale Quant-Beratungsunit auf. Seinen Auftrag beschreibt er als „Unterstützung von Unternehmen beim Umbau hin zu einer Data-driven-company".

Sein Team in Deutschland bestehe, so Kaul, auch aus Leuten, die zuvor - wie er selbst - in der quantitativen Forschung waren: „Was wir tun, ist teilweise sehr wissenschaftlich." Das sind Mitarbeitende, die beispielswiese zuvor einige Jahre eine Post-Doc-Stelle an einer renommierten Uni inne hatten, so Kaul.

Ander als in anderen Banken-Jobs, etwa beim Einstieg als Analyst im Investmentbanking, ist es bei Quants nicht unüblich, bereits eine Promotion mitzubringen. Voraussetzung ist der Doktor-Titel allerdings nicht: Es gibt eine Reihe an spezialisierten Studiengängen, etwa den Master in „Mathematical Finance and Actuarial Science" an der TU München, der es vor Kurzem als einziger deutscher Studiengang im „Quant Finance Master's Guide" des Risk Magazine geschafft hat.

„Die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt ist enorm"

Wer als Quant arbeiten möchte, dem rät Ashok Kaul zu einer möglichst breiten Ausbildung: Wer Informatik studiere und Machine Learning Methoden beherrscht, sollte sich auch mit verhaltenswissenschaftlichen Themen, etwa experimentellen Methoden, vertraut machen. Umgekehrt sollten Studierende in den Wirtschaftswissenschaften exzellent programmieren lernen bzw. sich neben Ökonometrie auch mit Software-Themen befassen. Welche Programmiersprache das ist, ist laut Kaul nebensächlich.

Wer seine Expertise ausbauen will, sollte sich die Top-Hochschulen genauer anschauen, denn viele bieten einschlägige Zertifikate an, die auch von Externen erworben werden können, rät Kaul. Auch die Leute in seinem Team würden laufend neue Zertifikate erwerben und so fachlich am Ball bleiben, berichtet er.

Generell gilt: Wer als Quant arbeiten will, ein entsprechendes Studium mitbringt und gut ist, dürfte bei der Jobsuche keine Probleme haben. „Die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt ist enorm", so Kaul.