哥大金融數學投150份簡曆能找到實習嗎？

在這幾年的申請工作中，即使在結束完當季的申請工作後，我依然會(hui) 和之前的學員保持長久的聯係，相伴在更長久的人生路上。近期，就有一位上屆學員就向我分享了一個(ge) 好消息：他拿到了暑期在紐約某頂尖投行的量化實習(xi) 崗位！

在為(wei) 他高興(xing) 的同時，我也邀請他分享了一些投遞金融量化崗位的心得和體(ti) 會(hui) ，希望能在日漸激烈的就業(ye) 環境中，給其他想從(cong) 事金工金數方向的學弟學妹更多的信息。

L學員情況：機構2024屆學員，海本，金融與(yu) 數據科學，GPA 3.5+，GRE 325+

2024 Fall錄取：芝加哥大學金融碩士，哥倫(lun) 比亞(ya) 大學金融數學碩士

最終去向：哥倫(lun) 比亞(ya) 大學金融數學碩士

目前實習(xi) Offer：某Bulge Bracket頂尖投行量化風險實習(xi) 崗位

可以分享一下哥大金數的Career Service嗎？對你找到實習(xi) 有什麽(me) 幫助，有什麽(me) 特色服務？

我覺得哥大金數的career service還不錯。首先我們(men) 有專(zhuan) 門負責career service的老師，每周可以跟他約meeting去做一些麵試指導和模擬麵試的訓練，並且涵蓋各個(ge) 方向不同職業(ye) 類型的模擬麵試。

金數我覺得其實很多時候它比工程學院的金工項目的career service還要好，因為(wei) 我們(men) 項目的director給我們(men) 爭(zheng) 取到了很多公司直接內(nei) 推的機會(hui) 。比如，開學前會(hui) 把學生的簡曆上傳(chuan) 到項目裏的一個(ge) resume book上。第一學期到第二學期有大概十幾家公司吧，會(hui) 去resume book上專(zhuan) 門挑選學生。

同時，項目開設了專(zhuan) 門的實習(xi) 的申請表，會(hui) 把就是所有開的公司的崗位都列到一個(ge) 整合的excel表格裏，給學生提供豐(feng) 富的實習(xi) 求職信息。

另外，金數的畢業(ye) 生網絡也很強大，在整個(ge) 業(ye) 界認可度很高。很多過往的學長老師在各種各樣的投行，或者是買(mai) 方公司，有很強的校友資源。這些學長老師也會(hui) 經常回到學校宣講，可以和他們(men) 保持緊密的聯係，獲得內(nei) 推的機會(hui) 。

哥大金數的選課是否靈活？有什麽(me) 特別的課程幫助找工或者累積更多實踐經曆？

金數的選課我個(ge) 人覺得還是比較靈活的。在整個(ge) 數院，金數的選課優(you) 先級要高於(yu) 其他的統計或者純數等項目，基本上想上什麽(me) 都可以。但是在工院有的時候會(hui) 受到一些限製，比如金工項目的一些課程，金數學生是上不了的，特別是一些比較高階選修課。對於(yu) 選工院包括商學院的課，其實是有時候是有一些限製。

但是，我認為(wei) 金數的必修課並沒有特別大的用處，特別是針對本科就是量化專(zhuan) 業(ye) 背景的學生。很多都是一些打基礎的統計數學課程，比如基礎的隨機過程等。但是金數有一些選修課還是非常實用。比如，我今年上的一節Quant Method in Investment的課程會(hui) 就手把手教學生做一些策略，包括學習(xi) factor investing這類在業(ye) 界非常使用的知識。金數也會(hui) 有一些各種各樣高階的衍生品或者交易課程，比如Trading Derivative，我認為(wei) 都比較實用。

此外，我們(men) 會(hui) 在第一學期上一門課叫career service，這個(ge) 課是不計學分的。但是項目會(hui) 鼓勵所有人每周都去上這門課程，因為(wei) 每周會(hui) 請來已經在業(ye) 內(nei) 工作的校友，來給我們(men) 就是宣講。有的校友來吧，會(hui) 給我們(men) 做一些金融數學知識的宣講，有的校友會(hui) 來做一些麵試指導，找工作技巧的分享。這些分享我都覺得非常實用，有利於(yu) 我找實習(xi) 的準備。

拿到這個(ge) 實習(xi) offer，大約投遞了多少份簡曆？

我一共大約投遞了150個(ge) 目標公司，但最終隻有7-8家公司走到了最後一輪麵試。很多在簡曆輪就沒有後續了，也有一些是第一輪麵試之後沒有後續。另外，也有很多公司在投遞後忽然改變了招聘政策，表示沒有實習(xi) 生的head count，也沒有其他後續了。

量化風險主要做什麽(me) 內(nei) 容?

主要負責識別、評估和管理金融風險，如市場風險、信用風險和操作風險。通過模型預測潛在風險並製定應對策略。量化風險可能會(hui) 對VaR和蒙特卡洛模擬等風險模型的了解要求會(hui) 更高，也期待實習(xi) 生掌握Python及R語言。主要工作內(nei) 容會(hui) 有開發和維護風險模型，進行壓力測試和情景分析。

目前感覺國際生在量化金融領域的就業(ye) 現狀如何？

我感覺對於(yu) 量化金融相關(guan) 的工作，如果你有國外身份的話，肯定是有幫助，但是幫助也沒有那麽(me) 大。因為(wei) 大部分量化金融公司都sponsor，還是比較喜歡招國際生的。隻不過現在的話，整個(ge) 就業(ye) 市場不是說工作比以前少了，而是現在來做量化的人太多了。我在和業(ye) 內(nei) 的HR聊天的時候，了解到今年同一個(ge) 崗位的申請人數就是比往屆都是翻倍的。所以，整體(ti) 量化找工市場的競爭(zheng) 非常激烈，公司對申請者的要求也會(hui) 更高。

除了申請人數多以外，基本上現在的情況是Quantnet排名最前麵的前五個(ge) 項目會(hui) 包攬各大公司的實習(xi) ，基本上所有的同學都可以上岸。但是，排名後麵一些項目，包括哥大金工和哥大金數也好，其實沒上岸的人還是很多的。尤其是我們(men) 的項目，現在找到實習(xi) 的人數非常非常少。中國人找到美國實習(xi) 的可能隻有10個(ge) 左右吧。剩下大部分都沒找到，所以現在就業(ye) 找工壓力還是挺大的。

求職量化方向，大概需要做哪些麵試準備？麵試會(hui) 問什麽(me) 樣的問題？

關(guan) 於(yu) 麵試準備的話，買(mai) 方和賣方喜歡問的問題不太一樣。但是基本上都需要熟悉量化方向的綠皮書(shu) （A Practical Guide to Quantitative Interviews），一些概率類的問題是一定會(hui) 考的。很多買(mai) 方的公司，會(hui) 更偏喜歡問一些機器學習(xi) 相關(guan) 的內(nei) 容，包括Regression比較細節的一些問題，比如Linear Regression需要的assumption或者一些更細節的機器學習(xi) 的知識。同時，他們(men) 也會(hui) 問一些tricky一點的統計問題。

賣方的麵試，建議大家提前開始刷LeetCode。很多賣方的麵試會(hui) 讓你去線下或者線上分享屏幕，完成一些數據結構和算法類的寫(xie) 碼。基本上LeetCode刷medium難度就夠用。除此之外的話，賣方的一些公司可能會(hui) 考一些衍生品相關(guan) 的問題，但是通常也不會(hui) 太難，基本上最愛考的就是概率和一些統計問題，以及寫(xie) 碼能力。

行為(wei) 麵試方麵，把你簡曆上的做過的東(dong) 西一定搞清楚，基本就麵試就差不多了。

你主要通過哪些方式投遞簡曆？Networking是否有必要？

投遞簡曆我都是在公司官網投遞的，沒有什麽(me) 特別的渠道。會(hui) 有一些公司通過我的項目從(cong) 內(nei) 部挑到我的簡曆，但這種也不需要我做什麽(me) 。學校也會(hui) 給我發一些求職鏈接，也會(hui) 通過學校的途徑獲得特殊的利好。但大部分的實習(xi) 還是通過官網查看信息和投遞。

我覺得對於(yu) 量化實習(xi) 來說，networking重要性沒有那麽(me) 那麽(me) 大。一般通過networking，可能可以幫助了解往屆的麵試問題，通過第一輪的麵試。但很多公司就是你就算不network，也能實習(xi) 過第一麵。不過，我覺得networking對全職的幫助非常大。