S同学 | 多伦多大学 | 数学Specialist+MIE硕士最终Offer：
TD Bank – Business Intelligence Analyst（$90,000+10.5%奖金）
初期问题：
1. 简历技术亮点不足，SQL/Python项目经验与金融岗位需求匹配度低
2. 缺乏银行系统知识（如Basel III/IFRS 9），技术面常因业务场景题失利
3. 行为面试无法将学术项目转化为”业务问题-数据解决方案”叙事
加拿大五大行岗位投递回复率＜15%，陷入海投无反馈困境
上岸策略：
1️⃣ 简历金融化重构
把学术项目重构成反欺诈时序模型开发（降低25%风险）等银行业务相关案例；
增加了信贷风险预测的模拟项目，使用TD内部数据格式呈现。
2️⃣ 双轨制能力突击
技术层：五大行导师1v1特训SQL窗口函数/Python自动化报表开发；
业务层：Senior Manager拆解Basel III合规报告的数据需求逻辑。
3️⃣ 面试全覆盖系统
建立”30秒-2分钟-5分钟”三级应答模板覆盖所有高频题库；
针对TD行为面特点，设计”数据治理冲突解决”专属故事线。
4️⃣ 内推资源运用
通过导师内推直达BI组Hiring Manager；
获取TD内部BI报告样本反向优化作品集。
结果：
4周内技术面通过率从40%提升至100%；
终面后48小时内收到Offer，总包达$99,450；
成为当年组内同岗位唯一无金融背景录取者。
