本文作者Frank，以下僅代表個人觀點
當一個酷愛健美的留學男去recruiting
結局會是什麼樣？
來自NYUer的爽文投稿
一人拿下4張頂尖公司Offers
Quant, S&T, Data, Engineer全部探索成功
想知道這位愛健身的NYUer是怎麼實現Offer大滿貫的？
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1分鐘的時間
NYU學員Frank本人親自揭秘
關於健身與競賽，關於學業與面試
哈嘍，大家好。我是Frank。很高興能透過WST這個平臺和大家分享我的求職故事。
先說一下我拿到的4張offer是什麼情況。HSBC和廣發是我透過校招拿到的全職offer，而申萬和華泰是我去年拿到的暑期實習offer。
人雖然在紐約，但過的是國內時間
一天24小時是根本不夠用的。當我在準備面試的時候，對這句話深有感觸。而和很多留學生不一樣的是，我平衡的不僅僅是學業與面試，還有比賽——Kaggle競賽和男子健體比賽。
😎關於Kaggle競賽
Kaggle這個網站我想很多Data專業的留學生並不會陌生。這是世界上最大的AI&ML社群之一，能夠隨時使用由社群釋出的ML模型、資料和程式碼。Kaggle平臺也會舉辦資料科學和機器學習的競賽。
cr.Kaggle官網
我是去年3月報名Kaggle信用風險模型賽題，5月出結果。Kaggle會提供相關資料，參賽人需要以程式碼的形式提交自己構建的模型，平臺將執行特定程式對所有參賽模型進行評估，依據預測的準確率來打分，最終得分最高者獲獎。
我個人不太熬夜，但國內公司的面試時間都在凌晨，所以我常常深夜對著筆記本螢幕寫coding題，回答VI等。這裡我和大家分享一下HSBC的面試過程。
HSBC總共是3輪左右的筆試和麵試。從簡歷投遞到最後出offer大概總共是4~5個月的時長。
1st round：online assessment+video interview（BQ）
大概40分鐘就可以做完。WST有相應的筆試和video interview題目。HSBC的video interview會有一定難度，需要你用英文回答。而且也不是單純給你很結構化的問題，會給你一個場景，你讀完場景以後再去回答問題。
對我來說，第一輪面試是難度最大的。之後的面試，我覺得只要英語和程式碼沒有問題就比較好過了。
2nd round：coding test
3rd round：現場給題
寫道簡單的python演算法，面試官問你為什麼這麼寫的思路。另一位面試官問你BQ（終面會用英文問，之前都是中文）
不要被名字騙了，NYU DS專案其實很‘Quant’
在我申研究生專案的大四暑假，我才開始量化求職。至於‘Why Quant？’我留到後面一段來說。
我當時是沒有Quant實習的，申請金工、金數專案肯定會成為炮灰，所以我的選擇是申請資料科學專案。當時除了NYU之外，我還拿到了USC、Columbia、JHU等學校的offer。在綜合比較各個學校DS專案的知名度和行業認可度，我在NYU開始了讀研之旅。
NYU的DS專案是非常硬核的。專案課程是為研究生群體（涵蓋碩士與博士階段）量身定製，課業難度較高，想學好很難。
它對於數學的基本功要求是非常高的。以研一的數學課為例，課程重點偏向理論證明，像統計和線性代數這類數學分支，在課程裡呈現出很強的理論性，與實際求職的直接關聯性較弱。但是在強化數學思維、提升邏輯推理與抽象思考能力上有很大的幫助。
至於程式設計的話，機器學習和深度學習這兩門課上的人比較多。NLP這種新聞文字提取也比較有幫助。
留學生是很難平衡學業和求職的。那我的建議是研究生不要太看重GPA，研究生階段不必過度追求 GPA，不妨將更多時間與精力投入到求職準備中，因為這能帶來更為直觀的成果反饋。現實一點，把面試裡會問的數學和程式設計題目準備一下。
當然，NYU的DS專案也會開設一些很有實踐性的課程，這些課程能顯著提升大家簡歷的競爭力。
我說說我完成過的一個“實踐課”。我們需要與外部公司的人員對接，協助他們完成專案。這是一個非常注重實踐的專案，和我們開會的是一位十分厲害的印度領導。他在計算機記憶體和GPU運用方面造詣頗高，而這恰好是我平時瞭解較少的領域，並且他自身水平高，對我們的要求也相應很高。由於專案所需的資料量巨大，對記憶體要求極高，所以要麼申請Google的線上GPU來開闢執行空間，要麼就得搬來4090顯示卡進行運算，在硬體方面有著嚴苛的要求。
從DS到Quant，我走過的路
我一門心思想走量化，是因為我本科和研究生專案比較針對時間序列、時間建模和機率論方面，這些領域的技術積累與市場匹配度較高。
量化交易是結果導向型，我喜歡這種八仙過海各顯神通的感覺，只要你身懷過硬的專業能力與前沿技術，能夠切實拿出成果，就能擁有屬於自己的舞臺。就像有些人運用看似和金融毫無交集的物理學理論，卻能在量化交易中斬獲豐厚收益。透過實力收穫成果帶來的成就感，讓我很上癮。
券商系Quant，每天都在忙什麼？
券商和公募基金量化實習名額都非常少，一般不超過5個。
券商量化：券商有自己的證券投資部和金融創新部。前者主要是做股票eft標的，後者做期權期貨。這兩個部門都有各自的量化崗位。我在申萬的那一段實習，其實相當於證券投資部下的做市交易團隊，做的是market maker的角色。
公募基金量化：公募基金的投資決策主要由基金經理主導，他們的操作更多依賴傳統經驗和主觀判斷，對量化技術的重視程度不足。我在廣發基金實習，部門只有我的帶教懂量化。從個人成長層面而言，這在一定程度上限制了我的技術提升，也不利於我在量化領域後續職業發展路徑的拓展。
私募基金量化：感覺更流水線一些。只知道自己做的策略、挖因子、搭框架。對團隊其他成員的工作內容瞭解甚少。
2年多的求職之路，WST帶我走好每一步
我準備Quant求職也有2年多的時間，很慶幸有WST這個領路人。其實在我正式加入WST前，也做了一番research。
我媽關注WST的公眾號，看到了很多關於Quant求職的乾貨文章。
…
我自己也去聽過WST三位合夥人的影片連麥，他們會線上解答留學生求職問題，非常專業。
對比其他求職機構，WST在Quant戰績是最強的。
經過全面且細緻的權衡，我覺得WST所提供的助力與我的個人需求最為匹配。
這裡我展開說說WST提供的幫助。
1）資源真的很豐富
WST有自己的網站和小程式，如果好好利用的話，對我們留學生求職是有很大幫助的。我不光能找到最新的題庫和麵經，還有崗位投遞的calendar，每天開放新崗位，都不用自己蒐羅資訊。
WST擁有龐大且優質的導師資源庫。我的求職方向也在不斷微調，而WST總能精準匹配到一些對我有幫助的業內第一線導師，為我提供切實有效的指導。
2）WST的導師專業且負責
我有任何問題，WST的導師都會給我解答。像我之前準備面試的過程中壓力太大，WST規劃導師也會一直和我聊天，給予我情緒價值，緩解我的壓力。
在簡歷修改上，WST導師也是幫助我很多。我自己寫簡歷的實習經歷不知道如何突出重點，而WST導師很懂我。當我和他說我這段實習做了什麼，他都能很快理解並且用專業的語言讓其呈現在簡歷上。所以我一有新的實習經歷，我都會找他聊聊，讓他幫我把把關。
還有在Quant求職面試中，數學部分是我最難攻克的關卡，而WST幫我匹配的導師很會因材施教。
他的教學模式不僅僅是單純給我講這道題目怎麼解答，而是引導我在面對不同型別題目時，該如何構建思路，培養我的數學思維。我的這位導師會用WST題庫為我講解各類難題，如果遇到題庫中沒有的新問題，他還會分享自己過往面經裡的相關題目供我參考。
也正是因為這位導師，才讓我的數學基本功變得更加紮實。
最後，我也希望正在求職的學弟學妹們不要被焦慮的大環境裹挾。求職的挫折只是暫時的。
———-投稿人：Frank（化名，隱私保護）———-
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而在求職階段
WST的專業導師們都會在每個細節上做好把關
比如簡歷的背景提升與經歷的完善
根據同學個人背景與專案經歷做頭腦風暴
為之後的面試打下基礎
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