之前有个学姐拿了新兴量化之王Two Sigma的$60w的天价包，在我校成为了传奇人物。我和她关系不错，约她喝了个咖啡。
“哪有那么容易啊！”说到面试，她翻了个白眼：“我考了整整9轮啊！”
那时候觉得这是一个可望不可及的神话，但如今，我也成为“神话” 本人，拿到Two Sigma OFFER啦！
都读到PhD了，总会有工作吧？
作为统计+数学PhD，我曾经也是心比天高。虽然没奢求毕业就拿$60w，找个实习还不是轻轻松？
找工的时候简直打脸，很多公司连OA都不肯给我发，但自己又找不到问题所在。
我又联系了神话学姐，那时候她刚入职。她向我推荐了直通硅谷，说她就是在这上的课，找个导师1v1辅导，很靠谱。
我仿佛抓到了救命稻草进行了咨询。导师非常有经验，针对我的现状给了很多中肯建议。Online meeting过后，我立马报名了量化金融求职1V1定制计划。
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导师永远想得比我全面一点
我的1v1导师前几年才从卖方跳到买方的，这两边的经验都非常丰富，跟我说不管我去哪边他都可以辅导，好像挑萝卜白菜。
我们第一次沟通的时候，他给我做了6点全方位的“检测”，分别是：
Resume
Maths
Coding
Finance
Behavior
Brain teaser
他说，如果想进顶级公司，6项中至少有4项拿到Strong。而他给我的评价，只有Coding是Strong，Resume勉强拿了个OK，其他都在weak上徘徊。
现实多少有点残酷，但这样我们也更知道从哪里下手了。第一个被开刀的是简历，还要反复练习Elevator pitch，如何在最短的时间内最大化介绍自己的优势。
导师说我的简历没有致命伤，只是什么都想往里塞，太复杂了。他大刀阔斧删掉了很多和我的求职目标不相关的项目、课程和publication，让这份简历精简、专业且financial了起来。
我原有的project偏向DS，导师带着我重新做了一遍，加入了很多他日常工作中常用的modeling，项目场景就偏向Quant了。
由于我的基础还行，所以导师考察后决定直接带我进行case study，在解析实际case的同时巩固回归分析、方差分析等知识。
即使已经很绞尽脑汁地分析了，导师总是比我想的更全面。
就拿这道经典的open case题、用线性回归预测未来一小时共享单车的需求来说，我就只能想到常见的、既定的影响因素，比如天气、温度、湿度、风速、游客数量……
但到了导师这，有了更健全的思路，要考虑时间与空间的data，比如游客数量怎么预测？——周边的景点门票量、酒店预订量、公共交通售票量……
文字很难表达我的崇拜之情哈哈，虽然只跟导师学了个皮毛，但足够应付面试了！之前提到的6点测试，我已经能拿5个Strong了。
去年我就拿了几家Quant Intern的面邀，在导师的鼓励下上了战场。
找Intern，竟比找NG还难
但一开始面得也并不顺利，头两家都挂了，我一度怀疑人生。
导师宽慰我说，有时候Quant这行选Intern的标准比NG都难。这一行都是机密啊，分分钟千万亿万，不得找个靠谱实习生？
我捏着一口气，告诉自己不能气馁。
接下来又面了Two Sigma，这家拖得时间最长，我一度也以为无望。
面之前我找直班主任要了Two Sigma的面经，老师直接发了一百多页过来。
也许是面经够新吧，抽到的题也是面经里看过的，Linear regression和Temperature in NYC。利用导师教我的方法考虑了几乎所有影响因素，就差把CPU烧了。
Superday线性回归都考出花了，全是follow up。还好平时W导师总是考我，所以也都稳过了。
我成功拿了Two Sigma Intern OFFER，且度过了一段愉快的Internship。这期间我遇到工作中的棘手事项，也经常请教W导师，导师总能提出迎刃而解的建议。
现在我凭借出色的表现Return啦！薪资还没谈，Base最少会给$200k，Bonus也是$200k，另外还给$100k签字费。
$500k是最少的，发财啦！
写在最后
好多学弟学妹向我请教。惭愧，我和W导师差得还很多，还有很多需要努力的地方。
希望自己以后可以成为W导师那样的大牛，也祝大家好运！
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