实习经历

四段量化私募实习（三段股票方向一段期货方向），一段券商新能源组行研

所获荣誉

全国大学生数学建模竞赛省一等奖、京东奖学金

申请情况

半DIY，留学机构协助；金融工程，美国新加坡混申

AD：哥大金工，NUS金工提前批

REJ：CMU MSCF

毕业去向

哥伦比亚大学金融工程硕士

备注：全文约10276字，详细阅读大约需要...很久...

1、前三年

2、关于高礼

3、为什么要转专业到金融工程

4、爱尔兰国立都柏林大学（UCD）交换体验

1、GPA

2、必修课程补充

3、英语

4、实习

1、选校

2、推荐信

3、简历与文书

关于金融工程与哥大金工

一、大学印象

1、前三年

记得刚进人大的时候体重还是190多斤，所以那时候给自己的目标还挺明确的：“瘦到140斤”。不得不说如果真的有坚定的目标，执行起来还是挺有动力的（笑.jpg），世纪馆的健身卡也陪了我将近四年。或许我的大学整个基调就这样被奠定了——想做一些彻底的改变，尝试和挑战一些新的、可能喜欢的事物，不断认识自己。

于是后来，为了克服自己的社恐，加入了学生会公关部。公关部真是我前两年来过的最快乐的部门。依然记得大一刚入校面试公关部时，被问到为什么要加入这个部门，“我觉得我不太善于和人打交道，因此想挑战一下自己，而且公关部可以穿西装，可以督促我减肥”，给坐在我对面的部长政哥留下了很深的印象，而这位师兄毫无疑问是我整个大学四年的贵人。加入部门第一项活动就是需要邀请明星拍摄“风载音乐节”宣传视频，当时费尽心思联系许多演员歌手的经纪人，虽然大部分都是石沉大海，但最后能得到极少数回应并且看着晚会大屏幕上有自己邀请的明星拍摄的视频，那份喜悦和成就感至今记得。大二当上副部长后，和一个机构聊讲座事宜，陪着对方代表走了几圈学校，然后——成功谈崩，再然后——终于成功召开Merrill Lynch前老总的讲座，过程一波三折只有自己知道，但最后获得了和华尔街大佬合影的机会也算是意外惊喜吧。

爱折腾的自己在大一就一直没有闲下来过。由于一直在思考“所学内容的意义、自己适合什么样的职业、想要什么样的生活”等至今可能也无法解答的问题，才来大学半年的我用一个草率又不知从何而起的答案暂时堵住了内心的迷茫：“人工智能赚钱多，所以我也要学会编程才行！”于是后来，我加入了中国人民大学金融交易协会，在里面进行了Python和外汇交易的学习。加入这个协会或许是大学最重要的转折点之一，不仅是学到了技能和理论，更主要的是认识了一批优秀的师兄师姐和同学，包括后来决定转申金融工程，也受到了协会两位师兄的引导和帮助。现在回首大学的前两年，庆幸于自己一直在思考，也一直在做出改变，困惑但也不安于现状。当然也为很多事情考虑不周、半途而废而惋惜。这个探索的过程，无论结果，本身就是非常宝贵的财富。

2、关于高礼

另一个重要转折点需要单独说的，就是高礼金融科技双学位的项目。当时想报名的理由有点离谱——Fintech二学位听着也太高大上了。当然靠谱一点的想法就是想认识全校优秀的同学，一起玩耍一起学习一起交流，“说不定自己就是在和未来某一行业的大佬一起聊过天、做过小组作业呢”。另外，当时我觉得自己不会走纯金融道路，“修一个二学位可能会有帮助？”事实证明二学位确实帮到了我。而加入高礼最硬的逻辑，即“稀缺资源总是溢价的”，就好比新股上市第一天往往会大涨一样，需要竞争才能获取的资源总会带来回报。随着最近两年引入了不少信院的编程课后，高礼双学位班的头秃指数直线上升，并且很多高礼自己周末开设的课程都会以project形式串联起来，非常面向实务，很好的把金融和科技（准确来说就是大部分的编程与小部分的数学统计）结合起来，几乎每门课都会产出一定的研究成果，如果在找实习的过程中写入简历会很加分。我也曾将高礼一门课的研究成果进行了修改，运用到了一段实习的项目中。因此，对于学有余力的同学我非常推荐这个项目。

高礼不仅给了我入门量化金融领域基本的技能，也让我提前熟悉了许多业内的工作内容，而最珍贵的礼物是，和我当初希望加入时想的一样——来自高礼其他成员的帮助。高礼的老师和师兄师姐给了我许多课程方面、申请方面和未来规划方面的建议；高礼同班同学们在课堂上熠熠发光，在小组作业里因为学科交叉而碰撞出思维火花，在平常聊天时又轻松幽默，都是值得我不断学习的对象；还有我们的四人小群“溯本质群”，和“本质兄弟”们既能小酌亿杯又能大干一场，未来可期。

3、为什么要转专业到金融工程

原因在前面有部分提到，这里再系统地分享一下。因为自己在高中搞过一年数学竞赛，对于数学说不上精通，但至少是热爱，所以到了大学依然对数学有某种“情结”。大一的公关部换届选拔谈话时，部长师兄政哥提到金融工程，那也是我第一次听说金融工程专业，并且觉得是门跨学科的、要求很高的专业（所以觉得很高大上）。大二加入金融科技二学位班级后，其实就在思考自己未来能否以此为主业，当时想的是量化投资方向。我对数学是有兴趣的，对于编程也不排斥，并且大二辅修的编程课成绩也不错，因而读研转专业的想法逐渐浮出水面。但自己行动力不足，大二一年都在徘徊。最终被“逼上梁山”，是因为大二下学期一门课的绩点直接把我拍出保研线，最后才决定要出国读金融工程。总结来说，最开始的原因也没什么特别：对数学和编程更有兴趣；师兄的引导；没法保研，不想考研，所以出国。

由于自己“玩心”较重，将个人兴趣爱好或者远大理想附加在职业上可能不是一个太现实的选择，所以对于职业规划一直都持比较功利的态度。从现在的视角来看，随着对于量化金融行业的了解和从前辈们听到的见解增多后，选择金融工程是因为，目前在国内，金融工程和纯金融领域的很多业务并没有明显分开，金融工程专业的学生以后可以从一个偏理工的视角在纯金融业务上进行分工协作，因而工作的覆盖范围面很广。金工除了对口的衍生品等业务，在资管自营交易、融资融券、固收、行研等部门和业务中也有一席之地，并且需求越来越大，因此找工作也有独特的优势。同时，美国的纯金融项目开设较少，申请难度大，希望读美国名校金融相关领域的同学，选择金工也算是另辟蹊径。

4、爱尔兰国立都柏林大学（UCD）交换体验

UCD一直是商学院里很热门的交换项目。从旅游角度来说，如果想体验西欧小镇式的田园风光，爱尔兰会是个很好的选择。和国内相比，可以明显感觉那边生活的慢节奏（就算是打工人过得也非常惬意）。同时，由于这个项目随行的小伙伴们很多，我们经常一起做饭、聚餐、出去旅游，那段时光也是大学四年最快乐的时光之一了。比较有名的景点包括圣三一学院、莫赫悬崖等，但由于个人比较宅，几乎没有出过都柏林，这里就不多赘述了。

从课程角度来说，由于UCD是一所综合性大学，课程覆盖面极广，而且给分一直很不错，好好学习基本就能拿到4.0（国内太卷了，sigh）。如果想申金工需要进行课程补充的话，非常建议来这边修读一部分再转回去。我的实变函数和随机过程就是在UCD修完的，取得了不错的成绩，同时也拿到了两门课教授的推荐信，算是一举多得。关于我是如何拿到推荐信的后面会具体说到。

二、转专业申请背景打磨

这里首先非常感谢16级的财管师兄政哥分享的许多建议和经验，我大部分背景提升的准备都是参考他的思路进行的。由于个人的拖延和前两年的摇摆，真正算得上开始准备金工相关背景的时间是大三的下学期，已经比较晚了，所以低年级同学以及许多大三的同学如果现在马上开始准备，都很有希望申请到不错的MFE项目。

1、GPA

GPA肯定是最重要的，对于大一大二的同学而言，在能力范围内自然是需要好好学习，越高越好；对于马上步入申请季的同学，从个人经历的整个申请季以及从其他同学打听来看，申请美国比较好的（Quantnet排名前十上下）项目，3.7+应该是个刚好不拖后腿的成绩，3.8左右是中位数水平，更高的话自然是更具有优势。如果不到3.7，除了需要把还没修的课上好（尤其是数学、编程、统计这类课程的绩点，对于申请非常重要），就需要从英语、实习、文书与简历、选校策略方面多做努力了。同时，无论是不是转专业，本专业的课程都不应该松懈，一个高的GPA代表了较好的学习能力，怎么看都是很大的加分项。

2、必修课程补充

金工项目更加侧重数学、计算机、统计方面的知识，金融方面不会涉及太高阶的课程，甚至不会要求这些课程。如果想真实体会一次先修课程的重要性，建议去哥大MFE和CMU MSCF的网申系统亲自注册一个申请账号，看一看里面Academic栏目的填写要求，网址（非申请时段可能会打不开）：

提前熟悉网申系统要求的内容，对于自己背景准备也是非常有帮助的。关于数学计算机统计类课程，比较相关且有帮助的是（先列出的是个人认为在时间精力不够的情况下根据性价比应该优先学习的，仅供参考）：

（1）数学。常微分方程、随机过程、动态优化、偏微分方程和实变函数（这两门难度较大，如果急需抬绩点，得量力而行）、数A相关基础课程（数分、高代等，其实在申请中很重要，但对于非数学专业学生而言，修完全部基础课程可能占用时间太多，大三同学时间不够可以不修）；

（2）计算机。C++等编程语言（这里因项目而异，例如CMU不成文的规定就是要求有C++背景，其他项目例如C、Python等也都可以，主要是要体现编程能力，在保证学分绩的前提下多多益善）、数据结构、机器学习、算法分析与设计；

（3）统计。时间序列分析、多元统计分析（统计类课程难度较小，因而是性价比比较高的选择）等。

仅从个人体验来说，统计和编程课程对于跨专业的同学会比较友好，而数学由于涉及到的基础课程太多，可能挑战性更大，在修读这些课程和保持GPA之间需要权衡取舍。这些课程绩点的重要性可能高于本专业主修绩点，需要争取全部4.0，但如果没有太考好事后也不用焦虑。从个人结果来看，有部分的课程3.7其实是完全可以接受的，但尽量不要出现过多3.7以下的成绩了。

对于辅修的这些课程，个人建议最好能凑齐一个二专业或者二学位，要比零零散散辅修一些课程的说服力强很多。以个人例子来说，由于考虑到自己也许不会深耕到纯金融财务领域，便辅修了金融科技，虽然硬核程度不及数学和计算机，但至少也是和金工项目（literally）较为匹配。如果觉得自己无法hold住数学和计算机的二专，其实在人大修一个统计二专也是完全可以的，个人感觉高阶统计类课程的预备知识完全可以跟随着课程进度自学，同时统院的老师们给分也普遍不错。

3、英语

自己的托福没眼看，简单说说GRE的准备过程（个人英语能力差异有所不同，仅供参考），这里依然要感谢政哥，准备期间给予了我不少建议和指导。GRE重点在verbal，verbal重点在选择题，选择题重点在词汇。因而无论目前准备时间是否充足，都一定要把单词至少过两遍。我用的是背单词APP中的《GRE核心词汇考法精析》系列（俗称“要你命3000”），从大三上学期开始到大三暑假，前后一共过了四遍，其中第一二遍强度特别低，时间线拉长到了半年。事后回想其实应该加大一些强度，因为强度低且战线拖太长的话，忘了背、背了又忘，浪费的时间其实不少。第三遍是在七月初到八月初，这段时间强度比较大，每个单词都是精记，APP里给出的辅助记忆法、单词网的联想、例句等，都有比较认真的看，同时这段时间开始刷题了，重点放在选择题，我用的材料是“张巍老师GRE”系列的真题。由于第一二遍单词的基础外加第三遍的及时跟进，题目不至于完全做不出，还是能有一定的准确率。

八月以后备考重心从单词转移到了刷题上，不得不说高强度的刷题是很有效果的，重心依然在选择题上，阅读题前后应该只刷了100篇。考试前三天开始突击数学，主要是熟悉一些术语和可能出现的坑，准备材料为往年的真题（考虑数学基础差异，这里不建议照搬）。最后一天进行了四套模考。强烈建议最后一到两天一定要尽可能多的做模考卷子，争取能有4-5套，进行了模考与否对于考场发挥真的很重要，不模考直接上考场带来的压迫感是很影响发挥的（自己的第一套模考由于不适应节奏，仅有不到310分）。GRE一般325+就已经够用了，因为成绩五年有效，建议大一大二还不算忙的时候考出来。

关于托福，其实我的托福成绩属于没有达到平均线、拖了后腿的那种，一般的要求是105分以上。因此当初拿着102分的成绩去申请CMU和哥大时，心里已经做好了充分的心理准备会失败，最后被哥大MFE录取属实意外。事后总结来看，一方面，每一次的托福考试都应该抱着“这是最后一次机会”的心态，我自己就是因为有些拖延症，总抱着侥幸心理，觉得下次还可以考，因而每次的准备都没有完全进入状态；但另一方面，美国top金工项目的硬线应该是画在100分左右（该消息是听一位哥大的师兄说的，原话是几乎没有托福100以下的），所以如果考到100分以上，同时真的没有时间了，也不应该放弃希望，还是应该在选校、推荐信、文书等临门一脚的环节上尽心尽力，美国的项目确实是综合考量申请者各方面能力的，我的语言成绩拖了后腿，但实习环节可能进行了一些弥补。

4、实习

其实对于非理工科背景的同学来说，要找到第一段量化实习确实不容易。我自己由于大二暑假期间有过量化金融大赛的经验，在政哥的引导下（一直抱紧师兄的大腿），通过JoinQuant平台（聚宽），利用Python编写了一些基本的股票因子策略，对于基本的多因子框架和因子测试流程有了认知，Python技能也得以打磨，因而简历上能看出些许的量化技能水平。但即便如此，我在一轮海投之后也基本全部杳无音信，只收到了两家的面试。最后说来运气也好，我的第一任老板毅哥当初其实是pass掉我的，但我当时多次打电话给hr表达自己的意愿，最终这份热情也打动了老板。毅哥说让我来试试，于是我终于成功开启了第一段实习，由于大二暑假的铺垫，第一份量化实习的任务也基本能顺利完成。万事开头难，在这里非常感谢毅哥给我机会入门这个行业，同意我疫情期间的四个月远程，这四个月远程紧凑的实习经历可能带给了我一些相较于同龄人申请者的竞争优势，毕竟这时候大部分同学因为疫情缘故还没有找到量化的实习，我算是笨鸟先飞了。

总结自己的第一段实习，个人觉得，对于还在发愁第一段实习的同学，一方面可以找师兄师姐内推，在自己编程能力过关的情况下，通过面试笔试的概率要高很多；另一方面也需要持续进行海投。我获取实习信息的渠道主要为实习僧、北大未名BBS、清华水木社区以及自己学校和其他学校的微信群。并且，千万不要被实习招聘列示的工作要求吓到，例如“理工博士”、“IMO金牌”等等，其实只要敢投，就一定会有机会，类比说来，就像是大家在找对象的时候都会事先先定一个非常高的要求，但真正能100%达标的又很少（狗头.jpg）。抱着这种脸皮厚、无所畏惧的心理，我每次找实习都会投三四十份简历，由于专业不对口的劣势，前两次都只会受到三到四个回复，最后笔试题通过的只有一到两家公司，不过随着实习经历的积累，之后投的实习基本上都会收到面试笔试通知了。如果倒在了笔试或者面试环节，可以再从“场外”争取一下，例如和HR多沟通沟通表达自己的意愿，虽然基本不会有回信，但万一成功了呢？也可以和潜在的老板多进行交流，说不定老板就给了机会。

个人认为，本科生的实习不会真的受限于所学的专业知识，如果真的意愿强烈，有在努力争取和准备，机会是一定有的；另一方面，如果暂时找不到，也不要太着急，尽量把前期准备工作做足，提升个人能力。具体来说，可以通过参加一些量化比赛、数据分析比赛或者有一定量化成分的其他实习来丰富自己的量化背景；由于量化的实习很多都是从挖股票因子开始，所以可以上网搜索一些金融工程研报（免费的比较推荐萝卜投研），尝试用Python复现其中提到的因子，并有意识的控制编写代码的时间，了解因子构建的逻辑，熟悉因子回测的步骤和每一步的意义，编写完成后反思代码是否可以进一步优化；也可以抽空看一看量化红宝书和绿宝书，虽然这两本书的很多题目被反复考过，但依然是国内许多私募笔试的常客。由于国内许多量化金融岗位的笔试面试题基本被分为代码题和数理分析题，所以有意识的进行上述准备可以帮助自己提升通过笔试的可能性。

关于找实习的方向，不同于纯金融项目，在需要做出选择的情况下，实习能收获的知识和任务的硬核程度是要比实习公司的title更重要的。这一点可以从LinkedIn中看出，其中许多申请到Top金工项目的同学的实习公司主要是专做量化投资的买方，当然卖方也有很多量化研究岗，只是说买方往往会有更多干货。

总结来说，不论是从文书撰写还是从弥补其他短板来说，实习经历对于申请金融工程的重要性不言而喻，一段亮眼的实习经历很有可能会让自己的简历和文书在众多候选者中脱颖而出。

三、申请季

由于这一块的内容许多留学申请的大佬会谈到，我在这部分就简要说说自己的一点体会了。

1、选校

一般而言，除非是有把握可以横扫所有项目的大神，建议大多数申请的同学把自己的List划分成三档，即彩票校、尽力准备不出意外是能够着的学校、理论上不会被拒的保底校。后面两档每档最好都能在两所以上，因为学校每年录取的Bar可能都会浮动，有些往年被认为比较容易的项目今年录取难度就高了不少。关于自己为什么只申请了三所学校，原因是我在八月底、也就是申请季开始前已经被新加坡国立大学的金工提前批录取，考虑到当时美国形势依旧十分不明朗，所以从安全、能线下上课、新加坡方便找实习和工作这些因素考量，新国立金工性价比已经十分高了。因此，在参考Quantnet排名的基础上，我在美国学校的List只剩下了CMU MSCF和哥大MFE，其他的要么是完全够不着，要么是对于转专业同学不太友好。但这种想法其实是非常冒险的，只能说，幸好结果不错。

2、推荐信

由于我科研经历几乎为零，所以推荐信均来自于任课老师和实习的领导。在这里非常非常感谢统院的林老师、信院的孙老师、UCD的数学教授Mackey和Murphy，实习领导毅哥和涛哥！主要说一说如何从任课老师处拿到推荐信。

首先国内老师们都很nice一般不会拒绝请求，但为了使自己的请求更“有底气”、推荐信有内容可写，需要平时上课多刷脸，主动展示自己，并且尽可能拿到4.0（在背水一战的情况下迫不得已当卷王）。在大三下选修C++和多元统计分析时，由于自己本身对课程内容比较感兴趣，同时也想顺利拿到推荐信，因此主动参与了课程的若干次展示，最后效果也都很好（准备各种展示的过程确实是非常辛苦的，由于自己跨专业选修，需要补充很多先修课的知识，所以每次展示前都熬了不少夜）。所以如果是转专业修读这些课程的同学，不需要先入为主的觉得自己学不好，只要肯在课下花功夫，课上的表现一定也会很好（毕竟不是博士级别的课程，不存在学不懂的问题）。

国外老师方面，我会在每次下课后都与老师讨论问题，因为确实学不懂，但老师们也都很乐意解答，久而久之，老师们也都记住了我。在随机课程的一次课后讨论中我纠正了习题中的错误解答并给出了更好的方法，因而给Murphy教授留下了很深的印象。虽然一开始在国外上数学类课程会觉得非常困难，但多半是不适应语言环境和心理障碍引起的，本身的内容和国内比会简单一些，因此如果大家有交换的机会，非常推荐多修一些这类课程补充背景（当然后果就是我到了大四下学期还有一堆课要补修）。最后在国外选修的几门课都拿到了95+，关于推荐信的请求也很顺利的通过了。值得注意的是，从老师答应下来到正式申请，还有将近十个月时间，因此定期联络就很重要了。可以在一些节假日发送一些问候，或者分享一些自己学习上的体会等等，让老师一直对自己有印象。

3、简历与文书

这两块应该是申请时软实力的集中体现，抛开具体的语言润色不谈，对于就业型硕士项目，准备简历与文书的大方向，个人认为应当是“让面试官相信你是有能力找到不错工作的”。尤其对于金融工程授课型硕士的申请，实习经历会是相当重要的一块。从自己了解到的申请成功的案例来看，尽量要保证有至少两段量化相关的实习，三段是比较稳妥的，再多的话，由于需要进行实习时长和实习段数的trade-off，边际收益也就不是那么高了（当然如果规划的早，时间充沛，则多多益善）。

以哥大MFE今年的文书题目为例，他们的文书是比较general的，今年的题目要求覆盖（可以不全部cover，自由度大）“为什么对这个项目感兴趣”、“讨论相关经历”、“过去的工作或者研究经历是如何帮你决定未来职业发展道路的”、“职业规划和目标”、“项目吸引你的地方”，因而可以看到，实习做的事情很大程度上决定了文书的水平。我自己在文书中用到的经历主要是关于第三段实习的task，先在这里感谢涛哥的指导和栽培！因为我这一段实习时长八个月，所以对于一些课题或者想法会研究的比较深入，和老板也有较多的机会进行交流讨论，从而获得许多想法和灵感，为进一步的研究打开思路。因此，虽然在文书中所写的一些经历谈不上前沿和高大上，但至少在形式上有别于传统的股票量化工作，有一定的区分度，可能也会给招生官留下一个不错的印象。

总结来说，文书和简历需要强调自己与项目的匹配度，挖掘与众不同的亮点。具体的书写技巧可以在申请季请教前辈或者申请的老师，其他申请前辈以及同伴们的分享中也都会有所涉及，就不过多展开了。

四、关于金融工程与哥大金工

因为自己最终选择了哥大MFE，所以在此综合网上包括一亩三分地、chasedream和官网信息，以及跟一些哥大在读和毕业不久的师兄师姐、校友交流之后，先简要谈一谈对于哥大金工项目的看法。首先哥大金工项目可以说是比较“包容”的项目，录取上没有明显的偏好。虽然整体上和其他金工项目一样更多的录取数学计算机等专业学生，但对于转专业的同学会相对友好，这可能与其课程设置有关系。另外，不同于哥大金数的“三维控”，金工的考量维度可能更加全面，换句话说，更加“玄学”，如果个别方面存在短板，也是可以通过其他突出的经历来弥补的。

课程设置方面，相对多元，金工内部也有许多小track可供选择，包括：（1） Asset Management；（2）Computation & Programming；（3）Computational Finance/Trading Systems；（4）Derivatives；（5）Finance & Economics；（6）Financial Technology；（7）Machine Learning for Financial Engineering。具体课程可以通过网站查询：

https://msfe.ieor.columbia.edu/curriculum

不同于CMU的侧重Coding和Cornell的侧重Risk Management，哥大MFE的课程可供选择面很广，除了金工最基本的一些数理编程课，其他如公司金融、衍生品、机器学习等都有涉及，但全面对应的可能也是不够专精。往好了说，毕业生出来的“可塑性”依然很强，加上藤校光环，求职选择面和竞争力还是挺强的。由于目前自己尚未入学，以上看法均来自官网和前辈分享，仅供参考。

关于哥大MFE饱受诟病的Career Service（针对在美国的情况），从我自己的角度来看倒不是很大的问题，毕竟title已经足够好，量化是个靠实力吃饭的行业，所以过了简历关后，其他都看自己努力了。哥大金工项目由于在哥大工学院底下，因此还有包括OR、BA、DS等项目几百号人竞争相似的岗位，尽管MFE会相对更受认可，但其实差别不大，竞争压力确实很大。此外，Career Service部门人员有限，难免出现无法回应学生问题的情况。不过具体就业情况倒也不需要那么悲观。我从一位刚毕业的学长处了解到，去年哥大MFE将近60名中国学生，在美国拿到暑期offer的是35个，在中国香港的是5个，其余的应该都回内地了，但回内地的大多数都是早就已经计划回来的，也都是实力特别强的同学。因此，从19FALL的情况来看，如果真想在美国工作几年，除了一定要求在大买的，最后基本都能实现。

关于金融工程这个专业，也简要说下自己的想法。如果喜欢逛知乎又喜欢看“量化”相关回答的同学，多少会被劝退。但个人认为金融工程、或者说量化金融，在中国市场还是大有可为的。可能量化在私募发展了将近十年，呈现一定“卷”的态势，但其他许多金融机构的机会还是特别多的。今年许头部券商或者银行总行在校招都会单独开放金融科技、量化投资岗位的招聘专栏，一些资管和公募都会有类似于机器学习主导的另类投资部，逐步兴起和放开的融资融券业务和衍生品业务等，都是与金融工程对口的，机会其实是不断增加的。何况就算是目前量化相对最“卷”的私募，许多量化从业者其实都在闷声发财，毕竟“财不外露”。再者，其实MFE读完也有很多回归到了纯金融岗位，因为交叉性的思维也会给具体的业务带来全新的视角，所以也是具有相当的竞争力的。相比于数学、物理、计算机等硕士博士项目，金融工程可能是一个相对“水”的项目，但也是一个对于转专业相对友好的学科，对于想从纯金融转出来的同学，是一个不错的选择。当然了，这些只是个人的想法，希望大家在做选择的时候不要过于纠结，多收集信息，自己做好判断。

五、写在最后

付初，高礼Fintech四期毕业生：付初：等到天亮，我们都寻找到最漂亮愿望

张隽若，高礼Fintech四期毕业生：张隽若：试了就会有答案

王屿凌，高礼Fintech三期毕业生，现多伦多大学MFI硕士：从人大统计到多伦多大学金融保险硕士

张子墨，高礼Fintech三期毕业生，现中国人民大学硕士：1) 优秀总有轨迹可循，这个女孩正在公开自己的秘诀，2) 保研，一场跨时三年的长跑

李濛，高礼Fintech三期毕业生，现LSE MSc in Finance硕士：“非典型”留学申请记，从人大到LSE

王明辉，高礼Fintech一期毕业生，清华经济管理学院金融硕士，现就职于中金：大学的烙印

吴宛忆，高礼Fintech一期毕业生，北京大学国家发展研究院硕士：读研，一条“延迟满足”之路

秦宇，高礼Fintech一期毕业生，现中国人民大学博士研究生：读研，一条“延迟满足”之路

赖笑雅，高礼Fintech一期毕业生，加州大学伯克利分校硕士，现Wells Fargo Bank Data Scientist：找到适合自己的目标和方向，实现你的断点回归

冯天宇，高礼Fintech一期毕业生，UCLA MSBA硕士，现美国领英Data scientist：1)叮咚！高礼Fintech大师兄给你发来一份硅谷Data Scientist申请经验分享；2)留美数据分析师揭秘 美国硅谷到底“香不香”

兰骏，高礼Fintech一期毕业生，现任金浦创业投资副总裁：1)找工作前，师兄送你一份指南，2)高礼一期毕业生兰骏入选福布斯2020年30岁以下精英榜！