泛商科 金融 数据 Fintech 职业规划 职业发展指南

泛商科 金融 数据 Fintech 职业规划 职业发展指南

一. 职业初识

1. 方向（业务 部门 岗位 Title）

• IBD Investment Banking Department
• Consulting
• Quant
• Sales & Trading
• Risk Management / Control
• Asset Management
• Data Scientist
• Data Engineer
• Data Analyst
• Business Analyst
• Intelligent Analyst
• AI Engineer/Researcher

2. 职业道路选择 从业准备

详细了解某一职业，了解其发展前景、工作内容、技能要求、薪资待遇水平等信息。最好找到从业者交流，get a phone call / coffee talk. 根据自己的专长、兴趣、职业目的选定职业道路。

3. 公司及岗位锁定 招聘研究

根据行业、地域偏好等因素选择公司及对应岗位，锁定目标范围，研究记录其招聘流程，尤其关注事件信息，各阶段筛选、考察模式。研究目标公司目标岗位JD，通过领英了解该公司该岗位人员背景，总结共性。

二. 自我提升

1. 学历 GPA

留学、保研、考研、交流/交换

2. 学术经历、项目经历、比赛经历

比赛：专业性强，影响力大，举办/背书机构业内声望高

3. 实习 Intership

大二、研一即开始准备，提前列好list，不要错过申请
Big Name, Related to your traget position

4. 硬技能 技术 工具

• Stastics, Algorithm, ML, AI, BigData, Time Series, Mathematic Modeling;
• Problem Analysis / Modeling, Data Acquisition / Mining / Clean-up / Processing / Analysis / Conclusion/ Visulazation；
• Strategy, Financing, Accounting, Derivatives, Credit Analysis / Assement, Risk Identifiction, Law & Compliance;
• Python, R, SAS, Matlab, SQL/mySQL/NoSQL, Tableau, Power BI, Wind, Bloomberg, Quantopain

5. 软技能

• Networking
• Communication
• Language
• Leadership
• 个人品牌、职业形象： 1. SEO; 2. GIthub, 论坛，技术博客，公众号，领英经营维护
  领英 LinkedIn 使用技巧 指南 经营维护 避坑 避雷
• 兴趣爱好：表现 坚持、毅力、挑战、积极向上、进取、思考等特质。（example: read Econimist, write business/technology reviews etc.）

6. 考证

基础从业，FRM, CPA，CFA，法考

三. 初职获取

1. 投递管理

• 信息获取：掌握目标企业历年招聘流程、招聘习惯、招聘轨迹，了解其偏好的信息发布时间、发布渠道，合理预测，第一时间获取信息；
• 时间管理，在合适的时间及时投递，切勿错过申请时间；
• 应聘管理，少而精，对重点公司岗位单独设计简历，多花时间攻破；

2. 简历过关

学历、学校层级、专业、GPA、实习有竞争力；简历优化

3. 笔试过关

针对性刷题

4. 面试过关

经历挖掘，岗位研究，面试模拟

四. 总结

• 学历、证书、GPA、语言必不可少
• 实习经历含金量高，岗位高度相关
• 尽量多做硬核的东西，策略、定价、风险
• 信息获取，职业规划，应聘管理缺一不可