岗位播报 | Entry Level也能投的岗位，来了！

众所周知金融科技岗位的确是比普通科技类岗位要卷一些，但奈何人家实在是给的多，动辄就是$300,000年薪！

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所以在金钱的驱使下，一看到金融公司放岗，那就像看到财神爷一样，且这些岗位基本都是低门槛可冲的！

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而且在sponsor方面，他们也十分大方：会提供签证赞助！

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但即便再简单，Quant方向岗位的门槛摆在那，比如直通硅谷的一位学员，虽然拿到了Two Sigma的$60w天价包，但也结结实实地挨了9轮面试……

作为统计+数学PhD，Amy开始时自信满满，但找工的时候简直打脸，很多公司连OA都不肯给她发，她懵了：难道自己的背景还不够强？迷茫之下她联系到了直通硅谷。

在了解了她的情况后，直通硅谷帮她匹配了具有买方和卖方双重背景经验的导师，不管Amy去哪边都能提供辅导支持。

第一次沟通的时候，导师给她做了6点全方位的“检测”，分别是：

• Resume

• Maths

• Coding

• Finance

• Behavior

• Brain teaser

导师说如果想进顶级公司，6项中至少有4项拿到Strong。而他给Amy的评价是只有Coding是Strong，Resume勉强拿了个OK，其他都在weak上徘徊。这不就把之前屡投不中的原因找到了？！

第一个被开刀的是简历，同时还要反复练习Elevator pitch，如何在最短的时间内最大化介绍自己的优势。

导师认为简历没有致命伤，只是什么都想往里塞，太复杂了。于是他大刀阔斧删掉了很多和求职目标不相关的项目、课程和publication，让这份简历精简、专业且financial了起来。

Amy原有的project偏向DS，导师带着她重新做了一遍，加入了很多他日常工作中常用的modeling，项目场景就偏向Quant了。

case study阶段，在解析实际case的同时导师还帮她巩固回归分析、方差分析等知识。比如经典的open case题，用线性回归预测未来一小时共享单车的需求来说，Amy起初就只能想到常见的、既定的影响因素，比如天气、温度、湿度、风速、游客数量……

到了导师这，有了更健全的思路，要考虑时间与空间的data，比如游客数量怎么预测？——周边的景点门票量、酒店预订量、公共交通售票量……

就这样在一段时间的学习后，之前提到的6点测试，Amy已经能拿5个Strong了，随后她终于拿到了Two Sigma的面邀，于是赶紧问教务老师要了面经，谁想到老师直接发了一百多页过来。

可能因为面经够新，Amy面试时抽到的题也都是面经里看过的，Linear regression和Temperature in NYC。利用导师教她的方法考虑了几乎所有影响因素。Superday线性回归作为重点内容，全是follow up，还好平时导师总是考，所以也都稳过了。

就此，Amy历经了9轮面试后终于迎来了属于自己的天价OFFER！

别人的经历固然让人羡慕，可因为每个人的情况不同，无论是基础，还是节奏计划都无法照搬，想拥有一份属于自己的定制化提升计划，可以扫码回复【咨询】，让专业的顾问老师帮你解答目前你所处于哪个阶段，应该如何准备！

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