求大行risk quant出坑建议，加米感谢

seeper8 发表于 2020-7-22 04:31
不知道方不方便新建个帖子，分享一下转MLE的经历，还有怎么做准备之类的？

单独开帖还是算了。我在个人生活中其实比较内向，也不觉得自己有什么资本指点别人。我就在这个帖子下简单说说吧。请一定去地里美国面经区看看，那里有很多大神分享了更有价值的经历和观点。

. From 1point 3acres bbs首先，我不得不声明在Statistics和Machine Learning方面，我并不是零基础，虽然研究做得很一般，但在这两个领域我也确实浸淫了好几年。现在tech大厂的Machine Learning Engineer 其实是 software engineer + machine learning mindset。所以还是要首先按照SWE的套路来准备，也就是说按照SWE的标准去刷leetcode和学习system design是先决条件。至于machine learning mindset，基本的statistics和machine learning概念要积累，可以参考 elements of statistical learning。不过这些科技大厂考察machine learning往往是在一定的业务背景和工程背景下进行的，和学术界的套路有一定区别，我个人推荐《美团机器学习实践》，里面很详细地介绍了互联网大厂是如何把machine learning应用到工程实践中。

最后，我想说我个人对risk quant本身没有太多怨言，但是我对金融圈文化里面对于risk people的弹压和歧视感到非常痛苦和压抑。我周围的同事大多学识渊博，做事认真负责，但因为被贴上了risk的标签，大家在金融领域的上升空间就基本上没有了。当年我以为进入了大行就算跨进了华尔街的门槛，哪知道这基本埋葬了自己的金融职业生涯。我一个人无力改变这样的文化和偏见，只好尽快逃离这个圈子。与之形成鲜明对比的是，那些新兴的科技巨头愿意平等地给我机会。我想这就是new money和old money的区别吧。

雏菊 发表于 2020-7-21 09:50
谢谢小姐姐！楼主有考虑转码的！

如果留在金融发展，有几个问题请教你和老公：

我接下来回帖的语气可能不是特别友好，冒犯的话抱歉。我只是看到你在这里很努力的“盲人摸象”感觉很着急。

你说的没错，相关经历很重要，没有的话只能拿智商（公认的竞赛奖项）和connection凑。你说你的劣势是connection弱，但是你自己也说学校都很好，所以你的资源和connection已经比普通人强很多了。建立connection的出发点就是你们有共同的经历引起共鸣互相帮助，所以和不认识的校友建立联系比和陌生人建立联系简单太多。除了校友，你还可以去linkedin搜索，给人家发站内信。人家当然可能不回，但是十个人里有一个人回，能够针对性的给你意见你就赚到了。

“有些消息，我就这么直白去问，人家也未必愿意告诉我呀” － 我回帖说你有问题可以加我linkedin来问我，你谢谢我就完了也不来问，在这里接着一点点东拼西凑。。。你问的话未必能得到一个答案，但你如果不问的话一个答案也得不到。保证自己说话不要特别有目的性：二话不说直接要内推，这种大家都不喜欢，但是你如果希望对方分享经历的话，很多人还是很乐意的。

“我不认为在靠占据信息部队称优势，以及靠拉关系、变现关系的职业上，自己能跟他们抢饭吃” － 你觉得connection是拉关系和变现关系（如果我理解错误的话请跳过这一段）？对于我来说，connection是请教前辈，提携后辈，与平辈一起努力。简历只有薄薄一页纸，远没有一个认识的人来的具体。你有很好的资源，但是你的networking技能可能还不及格。我觉得你现在在思考转职本身就是很好的第一步了，但是这件事情难度比较大，需要你跳出舒适圈，更加proactive。

你说你的金融solid，但我看你的一些回复感觉并不是很solid，比如预测科技行业的增长能够投资赚钱的这种有点小白的话。预测未来哪那么容易做到，我们现在所看到的大多是幸存者偏差罢了。

之前也是做quant risk，每到什么CCAR、DFAST就加班，正好码农男票拼命persuade，于是来湾区转码了

我也是有做过risk， 然后觉得自己确实对金融兴趣不大，后来选择转行去做了machine learning engineer. 可能因为我不是科班出身，所以不论准备面试还是适应新领域，都比较辛苦。

不论转行还是换工作都建议尽早做决定， 因为在同一个领域做的越久，肯定越容易被‘打上标签’， 很多找上门的工作也大多是限制在这个领域里，做的level越高肯定更不容易转行～ 如果想转行的话，还是建议‘能力范围内’尽量一步到位，尤其是受各种身份限制的时候。

工作不足一年跳槽也不算一个很大的硬伤，只要能给出一个合理的理由／解释，一般就没什么问题， 不用太担心这一点

纽约湾区各有千秋，好吃的都很多：）

祝楼主如愿以偿 一切顺利～

泽西过客 发表于 2020-7-21 14:43
单独开帖还是算了。我在个人生活中其实比较内向，也不觉得自己有什么资本指点别人。我就在这个帖子下简单 ...

非常感谢分享。我想再问几个问题:

1. 面试时候对统计考的多吗？我看你提到elements of statistical learning. 这本书没有读过，只细读过An Introduction to Statistical Learning. 能不能讲一下ESL要熟悉到什么程度。Statistical inference这些也需要很熟悉吗？

2. 看到很多job post提到scalability相关的skills. 想请问一下SPARK这些要准备到什么程度？我平时工作中用不到。所以在考虑要花多大的精力来准备。

谢谢。

littledog 发表于 2020-7-22 08:49
我也是有做过risk， 然后觉得自己确实对金融兴趣不大，后来选择转行去做了machine learning engineer. 可能 ...

谢谢你的建议和鼓励，学习啦！

也祝你一切顺利，开开心心的！

阿钟 发表于 2020-7-22 04:01
虽然这不是我，但我手上有model risk和tech ml的两个offer的时候，我头也不回地选了后者。为什么呢，我当 ...

嗯嗯，一开始就不进坑，更有远见

Fandro 发表于 2020-7-22 07:45
我接下来回帖的语气可能不是特别友好，冒犯的话抱歉。我只是看到你在这里很努力的“盲人摸象”感觉很着急 ...

谢谢你为我着急，知道你的出发点是为了我好。看你在基于我给fandro网友的回帖评估我的networking skills，你有些误会。

我写这封回复绝不是听不得批评的话：只要你说的有一点对，让我因此改进了自己，会感谢你；哪怕你说的完全不对，我仍然感谢你的坦诚和善意，以及花费时间和我交流。

我希望大家不要受到误导，以为楼主的connection和networking skills真像fandro网友说的这么差，还能找到工作。如果networking像fandro网友说的这样，的确是不及格的。除非有其它突出优势，在金融行业是难以立足的。
首先，我完全同意你关于networking和connection的全部观点。但有些问题上咱们讨论的主体不同。

1、我说的“connection弱”是回应她提的“quant以外的fundamental buyside”方向，优/劣势都是针对那个方向求职谈的。不是in general。
我在求职期间做过大量networking，包括而不限于你提到的一切，收获很多。

.--2、不好明问、不好明答、又想知道的例子有很多。和“求内推”无关。“求内推”一开始就不是我的讨论范围。
你对“求内推”的观点，我全部认同。

你从我“没有马上问你的linkedin”的行为，judge我“缺少follow up”意识是吗？
-- 我有计划之后follow up你，但不是现在。

3、我说的“靠拉关系、变现关系的职业”，比如销售（卖保险，怎么卖出更多保险）？

“占据信息不对称优势”不展开了。问一句，你有在国内生活的经历么？

“connection是请教前辈，提携后辈，与平辈一起努力。简历只有薄薄一页纸，远没有一个认识的人来的具体。”
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我太同意了啊

4、我给fandro网友回帖的金融 = financial engineering。你说的金融指buyside做投资。我对后者确实没有了解，说了自己是小白了。

至于你的回贴语气冒犯不冒犯，不重要。哪怕你把我批的一文不值，都不会给我任何情绪波动。你分享信息和观点让网友们收益就好了。这是开本帖的初衷。谢谢你到目前为止的贡献。

Fiod 发表于 2020-7-22 01:38
LZ 的经历和困扰我很有共鸣 - risk quant 做了3年多，其中跳槽跳了1年半，过程中由于自己一直没抽到h1b，十 ...

谢谢你用心回复。非常感谢你讲的身份转换、职业发展的tips，受益匪浅。

恭喜你成功转换了职业。

. check 1point3acres for more.祝你一切顺利，开开心心！

yz9 发表于 2020-7-19 16:14
看起来lz打算留美国？那给其他人参考一下吧。。
我在国内的感受是国内倒不怎么排斥risk，一般你没有成熟 ...

请问下层主能多讲讲国内fund/quant吗? 我现在美国tech厂里当螺丝钉。对金融一直比较感兴趣，不知道层主了解码农回国有可能转行金融吗？还有收入什么的？问的不专业别介意哈。大米已加！