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金融圈求职现状
高薪offer，但超难拿！
2024年的华尔街，凛冬的气息似乎仍在蔓延。投行裁员和降薪的新闻依然时有耳闻，让不少怀揣金融梦想的留学生感到焦虑。尽管部分投行展现出复苏的迹象，但全球经济形势依然存在许多不确定。
对于计划在2024年求职投行的同学们来说，及早做好“双赛道”准备显得尤为重要。除了传统的华尔街，不妨将目光投向蓬勃发展的科技大厂。在当前的求职寒冬中，提早进行金融和科技行业的双向规划，不仅能增加求职成功的概率，也能在瞬息万变的市场中为自己赢得更多选择和机会。
同时，投行裁员潮不仅加剧了留学生求职的竞争，更对H-1B签证的申请造成了不小的冲击。看过VOYAGE之前推文的同学一定知道前几年H-1B抽签有多恐怖，如今投行缩减招聘规模，留学生能获得H-1B担保的机会更是少之又少！
照此趋势，未来的申请难度恐怕只增不减，也进一步凸显了及早规划“双赛道求职”的重要性。
这几年，因为宏观经济的低迷给华尔街投行带来了巨大的压力。许多投行通过减少H-1B赞助来控制成本和规避风险，对留学生来说，找到愿意为其提供H-1B担保的雇主将变得越来越困难…
重点关注公司（仅针对IBD）
JPM：几乎不给Sponsor，除非候选人特别特别优秀才会有例外
Citi：纽约办公室名义上确实给Sponsor，但是难度非常大
Evercore：精品投行中给Sponsor比较“慷慨”的公司
Barclays：基本上没看到Sponsor的记录
打开求职思路
拿下金融offer
北美投行求职难，想入职顶尖投行的留学生需要尽力做好详细的规划。对此，VOYAGE专门了一些成为投行“敲门砖”的小tips，旨在为有志于投行业广大留学生们提供一份实用的指南。
01 细分就业方向
纯金融方向的学生就业范围十分广泛，可以在金融、财务和咨询等多个行业中寻找适合的岗位。例如，学生可以在咨询公司担任股票交易人、股票交易师或股票分析师；在投行的Sales & Trading、Equity Research以及IBD部门（如M&A、IPO）大展身手；或者进入PE/VC领域，从事私募股权投资或风险投资工作。
对于偏数据专业的学生来说，更适合的工作方向包括Quantitative Analysis、Asset Management和Risk Management等，这些岗位需要强大的量化分析能力和编程建模技能。其中，Quants（量化分析师）的需求量最大，他们主要运用计算机编程技术设计并实现金融模型，包括金融衍生品定价、风险评估和市场行为预测等。这类人才在商业银行、IBD、对冲基金和会计公司等机构中都有广阔的发展空间。
02有效networking
Networking是北美求职者获得offer的重要途径，但如何有效地进行networking却是一门学问。许多求职者发出的cold email往往石沉大海，这是因为他们没有掌握正确的技巧。要想成功地进行networking，关键在于策略性地开展活动，而不是盲目地四处出击。
发送cold email的技巧其实并不复杂，主要包含两个步骤。首先，发送一封简短的自我介绍邮件，解释你是通过何种渠道获得对方的联系方式。如果是通过其他专业人士推荐，一定要提及推荐人的姓名。若是自行在LinkedIn等平台上找到对方的联系方式，也要如实说明。
其次，清晰地表达你联系的目的。例如，你可以表示对对方的工作内容特别感兴趣，希望了解更多相关情况。这样做能够提高对方回复邮件的可能性。如果有专业人士回复了你的邮件，你可以借此机会提出一些其他问题。通常来说，在经过四到五次往来邮件交流后，再提出进行Informational interview的请求会更加合适。
前文中我们提到了北美科技巨头也是留学生可以考虑的就业方向，VOYAGE特别为大家梳理了北美顶级科技公司的当前的热门职位，以帮助留学生更好地规划自己的职业道路。
Data系列岗位分析
新兴科技下的热门
AI技术发展迅猛，Data岗位的重要性达到了前所未有的高度。随着ChatGPT等生成式AI应用的爆发性增长，数据已成为驱动AI革命的核心燃料。北美科技巨头们正在积极扩大他们的数据团队，以应对这一新兴趋势。
值得注意的是，虽然AI可能取代部分基础数据工作，但高端数据分析和AI研发岗位需求仍在上升。据Gartner预测，到2025年，25%的Fortune 500公司将设立首席AI官职位，进一步凸显了高级数据人才的重要性。
科技大厂对数据人才的需求不仅是显而易见的，更是日益迫切的。在当今数字时代，数据驱动已成为科技公司的核心竞争力。我们日常使用的许多应用都依赖于复杂的数据分析和机器学习算法。抖音、TikTok等短视频平台利用用户行为数据来个性化推荐内容，而Amazon、阿里巴巴等电商巨头则通过分析浏览记录和购买历史来提供精准的商品推荐。
而当数据的重要性得到广泛的承认，处理、分析数据就逐渐演变为了一门科学——Data Science。Data Science(数据科学)，简单来说，就是通过历史数据的分析，解读，建模和对未来的预测，帮助我们更好的做决定。
VOYAGE专门为大家整理了DS相关的学习技巧，帮助留学生打好数据前沿技术学习的基础~
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