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VH 留学|一位伯克利金融工程面试官“又惊又喜”的人生履历|LOL英雄联盟下注

时间:2021-11-25 02:23编辑:admin来源:LOL英雄联盟下注当前位置:主页 > 养花知识 > 花与健康 >
本文摘要:VH 高级咨询照料 —— FrankEducationHaas School of Business, University of California Berkeley: Master of Financial EngineeringNYU Courant: Master of Applied MathematicsProfessional ExperienceUBER Technologies: Data ScientistCitadel LLC: Quant Rese

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VH 高级咨询照料 —— FrankEducationHaas School of Business, University of California Berkeley: Master of Financial EngineeringNYU Courant: Master of Applied MathematicsProfessional ExperienceUBER Technologies: Data ScientistCitadel LLC: Quant Researcher InternVH推荐指数:★★★★★擅长领导的专业偏向:金融工程、数据科学、数学擅长技术:职业计划、简历挖掘、面试准备服务模式:VH Time, 全程服务承载量:至多3-5名 Frank,NYU应用数学硕士,UCB金融工程硕士,终身学习理念者。喜欢挑战自我,本科2年修完4年所有学分,提早结业。

曾就职Citadel机械学习量化研究员,在Uber担任数据科学家一职,职责是用深度学习资助CFO做出最优化的预算制定。业余喜好是做志愿者,相信最好的感恩方式是尽可能的回馈社会。结业后多次授课(机械学习)于伯克利、资助学弟学妹指点就业迷津。

同时,Frank具有富厚的面试履历,曾担任伯克利金融工程面试官30余次。“申请准备”怎么做?时机总是留给准备好了的人。申请顶级金融工程项目的难度很是大,需要做好全方面的准备。作为“数学+金融+盘算机”的杂交专业,金融工程要求申请者在每个领域都到达“醒目”。

数学配景的学生通常缺乏编程能力;盘算机配景的学生通常没有金融知识;金融专业的学生普遍有数理短板——这些统统都是致命的。另外,顶级的项目都市在录取学生之前举行1~2轮面试,一来测试学生基本功是否扎实;二来测试学生是否具备在投行生存的“软实力”。

我决议申请金融工程是在就职以后,花了一年的时间准备。由于是自己准备的申请,我其时并不知道自己的短板是什么,也不知道自己是否具备了须要的知识。效果只好把所有官网上所有的requirement刷了一遍,浪费了许多名贵的时间。现在回过头看,如果在我申请的时候有人可以mentor我、指导我把时间用在刀刃上的话,可以节约我许多的时间。

怎么看破我的现在与未来?决议读金融工程之前,最好想清楚结业以后想从事哪方面的事情。一来是在写申请文书的时候,申请者需要论述未来短期和恒久的职业计划。二理由于金融工程项目普遍是1至1年半加实习,许多情况下学生们都市在开学以后立马找暑期实习。

如果找实习的时候不知道自己想要做什么,未来可能会错失自己真正想做的事情。你真的知道自己想要做什么吗?做自己喜欢做的事情最重要 —— I learned this the hard way.在意识到这一点之前,我的生活就是沿着我爸给我铺的路在走。

第一次从心是本科转专业。在发现自己对数理更感兴趣后,我选择从热门商科转到数学专业。厥后误打误撞去了Courant读研究生,是因为他们的Apply Math PhD着名,也是因为由于我爸一心想让我读博。

第二次从心是实时放弃PhD申请,计划去Industry闯荡。由于在找事情方面完全没有准备,还好靠着过硬的数学知识,赶在OPT逾期之前拿到了纽约某大公司风控咨询的事情。

但其时我并不知道自己是否喜欢这份事情,因为我并不知道风控是做什么的。所以说,知己知彼,百战不殆。想要少走弯路,第一步是明确自己想要做什么,第二步才是认准了这个目的去所需的相关知识。

我选择了去伯克利读MFE,原因有两点:一是因为我想明白一下西部的硅谷文化、换个角度看待金融行业。二是去相识一下数据科学这个行业。在纽约,数理好的的都削尖脑壳往买方走;在硅谷,同样的人却想措施往科技公司钻。也只有在见识到这一番风物后,才让我萌生了“在双方都试试”的主意。

在伯克利期间,我先后在Uber和Citadel做了机械学习相关的实习。最后我选择接下Uber的offer是因为我更喜欢把机械学习用到现实生活中去。困惑你们的那些问题 1. 对针对想留美事情的MFE结业生而言,面临的竞争压力来自那里?就MFE专业而言,就业竞争主要泉源是:内部竞争:来自于此外学校的MFE学生。可是一般性这个不是问题。

通常Top MFE都市自带实习。通过实习拿到全职的概率相当高。另外,MFE自身会有很强的networking connection,所以(至少我眼见的)找事情真的很简朴;外部竞争:来自于PhD、此外理工科master、非Quant转行。

如果是Buy Side Research role,PhD的优势比力大,因为他们会自带research minds-set。此外role外部竞争不猛烈; 2. GPA/G/T不是很好,数学也有弱项,这样的情况有其他的地方可以弥补吗?不会。GPA/G/T都不是硬门槛。

结果崎岖和你所在学校的考试难度有很大的关系。通常只要你把该学的课程(网上有requirement)都拿了,而且有相关的实习履历(不须要),而且或许知道结业以后想做啥,就很容易拿到入学面试;数学简直是一方面,但同时我们也会看中编程,金融,经济,统计,逻辑思维,实习履历。

但一小我私家不行能在所有方面都很厉害,所以更重要的是弥补自己的短板;弥补的方法(因人而异):针对差别配景的同学,需确定自己的短板,努力提升,从实习,编程 ,金融、经济 , 数理统计 ,科研 ,G/T,面试等中排挤优先级,举行准备。3. 外洋外的机械学习,深度学习在金融市场里的应用实测效果如何,MFE申请者如何准备?恭喜你,你问到了商业秘密。机械学习(ML)现在大火大热,所有Quant的职位都开始多几多少要求ML。

所有的MFE项目都也把ML加入了必修课/必备入学知识;可是,ML说到底就是统计+大数据;Buy-side、sell-side都市用ML,可是目的纷歧样。传统订价不需要ML。Sell-side最多是用一些基本的统计方法。

Buy-side用ML的套路会比力多;总之,如果你想去sell-side,学好基本的统计知识。如果你想去buy-side,别学pricing,多学ML。


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