金工申请就业（世毕盟留学） - 图文

金工申请就业

这篇文章主要结合金工的申请就业来讲几个方面：首先说一下选校时需要考虑的因素，其次是对各个项目的就业情况的理解；第三点是申请金融工程的一些小tips；最后是美国金工的就业前景，哪些岗位招的需求比较高，应该如何规划自己的career plan。

首先是选校。选校最重要的当然还是MFE专业排名（综排也可以考虑）quantnet上的排名还是比较有参考价值。在北美就业最有竞争力的还是top5-7programs，Princeton, NYU, Berkeley, CMU, Cornell, Columbia这些基本找实习不成问题。Princeton，NYU, Berkeley 的申请难度比较大。另外一点容易被忽视的是地点，纽约的学校，或者是在美东的学校在networking这方面有天然的优势，比如Branch就在纽约的中城，位于纽约金融商圈之中。MFE program的竞争力和就业的成绩都很不错，完全碾压很多综排不错但地点偏僻的名校。以及他们的tuition也非常便宜，这也是很多美国人如果确定要在金融圈工作对这个项目也很青睐。另外比如NYU Tandon，这个项目也是上升势头很快，很大程度上得益于ex-Morgan Stanley的大神Peter Carr作为这个program的director。坐落于纽约uptown的Ford-ham，虽然综排和MFE专排都一般，但是因为地点好，所以很多人毕业了就在华尔街工作。

另外我们还要关注MFE是归属于哪个学院的。比如CMU，CMU MSCF隶属于商学院，有很多on campus recruiting的资源，这个在找工作上是一个很大的利好。如果一个非商学院的MFE的话，基本就没有啥on campus recruiting/career centre的资源，找工作也只能以网申为主，成功拿到面试几率就低很多。拿CMU举例

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子，每年的on campus recruiting在一月初，在CMU的纽约校区举行，一周时间里会有几十家公司来CMU校区面试candidates。

接下来说一下如何能够增强自己的背景实力，拿到心仪的MFE offer。重要性方面第一是学校+GPA，第二推荐信和实习，第三研究经历，第四的面试时候表现出的英文能力。GPA没有刚性标准，但是最好能达到3.5以上（4分制）。国内的GPA拿到3.8以上确实比北美的难度大，这些招生组也会考虑进去。

推荐信也非常重要，美国的教育还是很倚赖推荐的体系，有一个好的教授写的给力的中肯的推荐信会为申请package增色不少。推荐大家找老师的时候也尽可能找5个左右，作为备选也好，最好有一个带你做research或者毕设的导师，有一个实习老板，其他的教授最好是找MFE相关课程的。

实习方面的话，把握两个原则，国际名企或者和MFE紧密挂钩。研究经历，有发paper最好，如果没有paper也至少能在PS上写，来证明你的research能力。美国这里很多MFE的就业方向是非常研究导向的，尤其是很多买方对冲基金，所以独立研究能力很受重视。

最后一点，容易被忽视的是英文能力，现在的MFE越来越多会加一个最后的面试环节，面试环节当然不乏一些技术性问题。但是同样重要的是考察英文能力。最终MFE毕业找工作的时候英文流畅度是非常重要的。尤其是在大银行，很多部门之间沟通也好，和客户打交道也好，英文能力不可或缺。建议大家可以多看看CNBC, bloomberg TV，提前接触一下金融商务英文。最后补充一点的就是网申的文书里可以利用好考CFA，FRM，或者自己有个小股票账户小试身手来佐证你自己的实力。

讲了申请的tips，最后来说金融工程的就业。主要有几个方面。1.投行的analyst program( quant，trading，risk)，2.buy side/asset management( AQR, Blockrock), 3.prop trading( Transmarket, Akuna, Optiver), 4. 保险，评级机构，金融数据平台。投行的analyst program每年招的人还是最多的，考察比较全面。Prop trading，buy side特别喜欢 brain teaser。推荐大家可以看绿皮书，红皮书还有heard on the street、投行的quant 和buy side quant是有很大区别的，投行的quant是pricing quant，有些人叫Q quant（risk neutral measure），因为银行的业务是提供流动性发，通过计算金融产品的中间价，再加上bid ask spread来赚钱。所以对数学（stochastic calculus）要求比较高，用的以C++(derivatives desk）和Q (electronic

Market marking) 为主，因为他们运算快。Buy side不同，他们是price taker，所以不care怎么price一些复杂的derivatives。他们大部分交易的是流动性是很好的产品，所以也有人戏称p quant，p 是physical measure，需要的是很好的统计学知识，最好是有机器学习的基础。用的programming 以Python为主流，在大家的career planning上面还是要结合金融的未来趋势，比如machine learning，alternative data。这些知识现在变得越来越必须，复杂的exotic derivatives（比如financial crisis之前的CDO，CDO squared，tranches），现在因为监管的原因，很多大行都在退出这些业务，这就不是一个有持续性的长远的career。

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其次长期要不要回国也是一个考量，如果要回亚洲，中国发展，就不要做国内不成熟的markets，比如credit default swaps。多做些国内发展好的市场，像equity，commodities，interest rates。需要清楚的是你比较prefer一个specialist还是generalist，specialist做一个很小的领域，比如做equity algo，比如做credit valuation adjustment quant，如果做得很好的话，发展的前景是要好于一个generalist的。尤其是美国金融行业高度细化，specialist的价值会更容易凸显。所以大家如果拿到一个比方说投行的轮岗的analyst 的offer，在选择轮岗的desk的时候，在做好充分考虑的情况下，不妨可以考虑选两个类型的相近的desk，增加自己在某个领域的权威，之后的career 很可能会有更好的quantum leap。

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