金融工程，不一定像你想的那樣畢業后立即擁有高大上的工作

 

一名學生，美東某校（非超級名校）的Master of Financial Engineering 應屆學生，今年5月畢業。聽聽她的求職心得：

 

“自申請的時候就一根筋堅持來學MFE，最后也算是心想事成。堅持學完那些對我來說并不簡單的課程后，發現找工作實在不順，身邊還有好多人來學MFE啊或類似的這種商科專業。想給大家一點提示：非牛校的MFE或跟商科沾邊的專業今年非常難找工作。”

 

1. MFE學生除非是牛校/brand name+prefect location，挺難找Quant（數量分析）、Trader等這種看上去高端大氣的工作的。

 

“僅根據我的了解+我的身邊教授說：一般Quant或者Trader的職位都更需要 PhD，而且是數學或者CS的PhD。我看到幾位拿到知名基金offer的MS，基本都是學CS的。好像在很多人看來：金融知識可以速成，但是Coding編程不可以。”

 

2. BA/BIE/Analytics的工作也不好找。

 

“因為trading的工作不好找，我去年一個學期都在努力找BA/BIE的類似工作。其中得到了很多學長指導，還拿了Amazon的內推機會，都非常感謝！但是也沒有什么回音或者更好的機會。而且在linkedin和indeed上看工作的機會，很多BA會希望你有一年的工作經驗。這個1年看上去很短，其實確實很沉重的一道坎。作為new graduate，就是很難邁過去。”

 

科普一下BA/BIE ：主要就是金融分析工作，需要分析需求，出具原型和需求說明書，之后將具體的需求提交給SA（SystemAnalyst）系統分析師，由SA來將需求拆分為技術實現計劃，并根據技術實現計劃制定時間表，下達給具體開發部門來承接需求開發。

 

應聘該類職位，需要邏輯思維能力強，良好的文字、口頭表達能力，并具備一定編程能力者能被優先考慮。此外，具有相關產品/項目實施經驗者，和具備CFA資格，也會擁有競爭優勢。

 

3. 轉DS艱難。

 

“MFE的話雖然會有不少編程相關的課，統計課，包括machine learning， data mining其實我也都有學，但是如果去做DS，還是感到深深的不足。跟一些人了解了DS的應聘，會發現就算我過了簡歷關，面試也會有很多不太懂。比如算法基礎的東西，比如一些Coding，作為金融出身的人真的還是很困難。”

 

DS也就是數據科學，也就是國內流行的大數據之類的工作。

 

4. 身份問題成為最大的挑戰之一。

 

“Sponsorship可能對于sde來說不是最大的挑戰，但是對于稍微有點商科沾邊的專業來說，一定是的！我和我的朋友經歷的情況有過：

（1）在網申時候寫完需不需要Sponsor就直接跳出Thank you這種秒拒。

（2）跟HR打電話上來1分鐘就直接說不Sponsor掛電話的。

 

很多非常難受痛苦的回憶。今天看到個帖子說的很好：h1b比opt找工作會輕松不少。的確是這樣！不要認為什么stem什么opt-extension可以給你更多的希望，說實話現在很多學校大部分專業不都瘋狂往stem上靠嘛？stem不是吃香的東西而變成了大家都有的競爭條件。”

 

5. MFE專業中國人比例極高，互相競爭。

 

“如果去過NYU那個financial engineering career fair的同學都知道吧，烏壓壓的人，長長的隊，90+%的中國人。這也就是MFE的現狀。一個班過大半的人都是中國人，大家互相競爭本來就很少的資源。我們班41個人里面39個中國人（2個local American都找到了工作。。。），其他學校情況也都相似。

 

不知道現在有沒有學MFE/FinMath的同學跟我有一樣的感慨，感覺到了這個專業找工作的不易，很像萬精油，什么都看上去懂一點，但是也學不深。

 

不過牛校的MFE的同學應該還是好很多。brand name+location還是可以帶來更多的機遇。

 

如果還有人申請MFE，我強烈建議你認真了解下該項目的就業情況（真實就業情況！）特別是中國人的就業情況。

 

如果也有學跟我類似相同的專業同學，真希望能跟你們好好聊聊你們在找工作中的感觸和收獲！！

 

最后希望自己招工順利！大家也能找工順利！今年或者說每年都是最tough time不過希望一切都能有個好結果！”