Western MM ➡️ Deloitte Business Strategy Co-op
学生情况: 1️⃣ 对 Business Strategy 岗位理解偏模糊 在最初投递阶段,学生对德勤 Strategy 相关岗位的真实用人标准、团队分工和项目内容理解不够清晰,简历呈现更偏泛商科。 2️⃣ 简历不够Consulting 向 虽然课程与项目不少,但在简历中没有形成清晰的问题—分析—结论结构,难以让面试官快速判断其是否具备咨询思维。 3️⃣ Case 面试准备不足 对于这类岗位涉及的
学生情况: 1️⃣ 对 Business Strategy 岗位理解偏模糊 在最初投递阶段,学生对德勤 Strategy 相关岗位的真实用人标准、团队分工和项目内容理解不够清晰,简历呈现更偏泛商科。 2️⃣ 简历不够Consulting 向 虽然课程与项目不少,但在简历中没有形成清晰的问题—分析—结论结构,难以让面试官快速判断其是否具备咨询思维。 3️⃣ Case 面试准备不足 对于这类岗位涉及的
X同学 | University of Toronto | CS+Math Double Major
学生情况:
1️⃣ 对 Business Strategy 岗位理解偏模糊
在最初投递阶段,学生对德勤 Strategy 相关岗位的真实用人标准、团队分工和项目内容理解不够清晰,简历呈现更偏泛商科。
2️⃣ 简历不够Consulting 向
虽然课程与项目不少,但在简历中没有形成清晰的问题—分析—结论结构,难以让面试官快速判断其是否具备咨询思维。
3️⃣ Case 面试准备不足
对于这类岗位涉及的 case interview、behavioral + business judgement 的结合,缺乏系统训练,表达偏保守。
我们为他提供的关键帮助:
1️⃣ 岗位与团队定位梳理
Business Strategy岗位实际更看重结构化思考 +商业逻辑
Co-op本质是做好执行工作
2️⃣ 简历重构
把课程项目改写为商业问题驱动型经历
强化分析逻辑、决策依据与结论输出
弱化背景描述,突出我解决了什么问题、如何思考
3️⃣ Case 与面试表达训练
市场进入 / 成本结构 / 增长策略的基本框架
如何在 case 中保持逻辑清晰、不抢答、不跑题
常见BQ卡点问题反复mock


学生情况:
研究生毕业后,学生首先进入了一家中小型公司,从DA岗位做起,这段工作薪资不是很好,内容也偏基础。在 DA 岗位工作约 2 年 后,学生开始明确目标,希望转向更核心、更长期发展的银行 Risk 方向
转型过程中遇到的主要困难:DA的经历容易被低估,与 Credit Risk 的岗位画像存在认知差距。虽然实际工作中接触过与风险相关的数据,但简历和面试中没有被清晰地呈现出来。岗位竞争激烈,面对的不仅是应届生,还有内部转岗与有直接银行经验的候选人。
我们为他提供的关键帮助:
1️⃣ 职业路径重构与定位调整
把 DA 经历重新定位为风险与业务的数据支持角色
明确 DA → Credit Risk 的合理跃迁逻辑
确保整体履历呈现为正常、可信、可持续的职场递进
2️⃣ 简历重写:让经历更像 Credit Risk 候选人
把数据分析内容与 Credit Risk常用的概念对齐
强化对资产质量、风险趋势、异常识别的参与度
弱化纯工具描述,突出判断与分析结果的业务意义
3️⃣ 面试辅导:从 DA 视角回答 Risk 问题
如何用 DA 的经历回答风险判断问题
如何解释自己对 credit policy、risk framework 的理解
如何让面试官相信能够很快在 risk team 里上手



学生求职初期遇到的困难:
简历内容偏技术与方法论,缺少业务场景与决策支持视角
项目描述更多停留在用了什么模型 / 方法,而不是解决了什么业务问题
对企业(尤其是保险、金融类公司)的业务逻辑理解不够外显
所以即使技术背景过关,也很难顺利进入面试阶段。
我们为他提供的关键帮助:
1️⃣ 简历重构
将统计模型和分析方法转写为业务问题 + 分析思路 + 可落地结论
强化数据分析对业务决策、流程优化和风险控制的支持价值
调整关键词与结构,更贴近企业对 Data Analyst 的筛选逻辑
2️⃣ 岗位理解与行业对齐
Data Analyst 在保险公司中的典型职责
数据如何支持定价、客户分析、运营与风险管理
面试中如何把统计背景自然转化为业务分析优势
避免给面试官留下统计很好,但不懂业务的印象。
3️⃣ 面试辅导与表达训练
如何用清晰结构讲清一个分析项目
如何回答你的分析给业务带来了什么影响类型的延伸问题
BQ面试中对沟通能力和稳定作答的呈现



学生情况:
学生本科毕业于多伦多大学,商科/经济相关专业,硕士毕业于LSE,偏经济 / 数据 / 应用分析方向。学生在前期自行投递BA岗位时推进并不顺利,主要卡在以下几个方面:
简历更偏学术与方法论,未能充分体现 BA 岗位关心的业务落地能力
项目经历描述偏研究型,对实际业务场景和 stakeholder 影响的表达不足
面试中容易讲清我会什么,但不够突出这些能力如何服务业务决策
我们为他提供的关键帮助:
1️⃣ 简历重构(从学术型转向业务型)
将研究与分析经历全部转写为业务问题 + 分析方法 + 决策支持结果
减少纯学术表述,强化与银行业务流程相关的语言
明确对齐 RBC Analyst Program 与 BA 岗位的核心能力模型
2️⃣ BA 岗位理解与 Analyst Program 定位校准
BA 在 Personal Banking & Commercial Banking 体系中的角色
目标岗位在团队中的实际工作内容
如何在面试中体现对业务线、团队分工和发展路径的理解
3️⃣ 面试辅导与表达训练
在面试准备阶段,我们进行了多轮 mock 和复盘,重点覆盖:
行为面试中对项目 ownership 和沟通能力的呈现
Case / 场景题中从业务目标出发拆解问题的能力
对成熟度、稳定性和长期发展的表达
同时协助学生理解 Analyst Program 的 offer 结构与培养路径,确保整体沟通顺畅。


学生情况:
学生具备两段与数据分析、业务支持相关的项目和实习经历,但在正式进入求职市场时,仍然面临一个非常典型的问题:背景偏技术,但岗位更偏业务,简历和表达没有完全对齐面试官预期,面试中容易陷入方法论细节,对业务场景和角色定位解释不够清晰。
我们为他提供的关键帮助:
1️⃣ 简历重构(从 Data 视角转向 Business 视角)
将技术工具放在手段,而非主角”位置
强调业务问题、分析结论以及对团队的支持价值
用银行和大型企业熟悉的 BA 语言,重新包装项目与实习经历
2️⃣ 岗位理解与 BA 定位校准
BA 在银行体系中的真实职责边界
如何在面试中体现对业务流程、stakeholder 和决策链条的理解
如何把实习期间的项目经验自然转化为我已经在做类似工作
3️⃣ 面试辅导与流程支持
在面试准备阶段,我们进行了多轮 mock 与复盘,重点放在:
行为面试中对项目 ownership 和沟通能力的呈现
情景题中如何从业务目标出发拆解问题
面试中对成熟度与稳定性的表达



学生情况:
该学生为 26 届毕业生,目标明确,希望第一份全职工作能够进入加拿大五大行。
虽然教育背景与岗位方向匹配,且具备多段相关实习与项目经历,但在自己实际投递中,面试反馈明显低于预期。
我们为他提供的关键帮助:
1️⃣ 简历重构(对齐 Capital Market 岗位语言)
在简历阶段,我们没有使用通用应届模板,而是围绕 Capital Market Financial Analyst 的实际职责进行整体重构:
强化分析类工作内容,弱化课程/学生身份表述
将经历语言对齐 Financial Analysis、reporting、business support 场景
确保 HR 和 hiring manager 能快速判断岗位匹配度
最终简历顺利通过 ATS 和 HR 初筛,进入面试流程。
2️⃣ 技术与岗位理解准备
针对 CIBC Capital Market Financial Analyst 的岗位特点,我们重点协助学生梳理并准备了:
Financial Analyst 在 Capital Market 团队中的核心职责
日常分析工作如何支持 manager 和业务决策
如何用已有实习与项目经历回答技术与业务结合型问题
确保学生在面试中呈现的是已经理解岗位、可以快速上手的状态。
3️⃣ 面试辅导与流程把控
从第一轮到第二轮面试,我们进行了多轮 mock 和复盘,重点放在:
一面中逻辑表达与问题拆解能力
二面中对团队结构、岗位职责的理解
社招流程中等待期的节奏管理与心理预期
同时协助学生正确理解 portal 状态变化(如 Offer in progress),稳定推进整个流程。



➡️学生情况
1、在UBC读本科,比较偏理论的经济,想离家近就去港大读了硕士。读完发现国内太太太卷了,而且很难融入国内的职场氛围。
2、自己尝试投了一段时间简历,但是离开加拿大太久,之前也没有做回来求职的计划,简历经历非常单薄,连面试都拿不到。
3、本硕的课程都偏理论,做过的project更偏学术。
应对这种情况的学生,我们有自己的一套打法:
1️⃣ 选对方向更重要 对偏文科背景的同学,选对求职方向比盲目海投更重要,毕竟带着这样的背景去投一些tech相关的岗位,人家一看就知道你不行。最后结合学生自己的喜好和我们成功上岸的经验,选择了Supply Chain和Retail两个方向。
2️⃣ 去“学生味” 针对偏学术的项目经历,要把学术工具转化为业务工具,把单纯的数据分析变成业务应用。例如说分析受访者信息,我们会带她模拟应用什么软件、分析什么数据、最后得出什么样的结果,对业务的贡献是什么,测试结果如何。弥补她原本偏学术、缺业务sense的短板。
3️⃣ 围绕JD精准填坑 首先针对这两个求职方向分模块补充行业知识,让她理解整个业务流程和工作内容会涉及到的基本概念,不管她面向B端还是C端岗位的面试都能游刃有余。
总的来说偏文科的同学找工作,最重要的就是展示自己对行业和业务的理解,不止表现自己做了什么,还要让公司觉得你进来之后是能够应对问题、解决问题的!
💡 学生背景:
多大STEM研究生 有过两段高含金量实习(都是我们协助拿下的) 之前学生自己找ft工作,已经连拒2个offer了🫨 薪资始终卡在6万5左右,和学生心理预期差距太大!
⬇️ 拿不到高薪的关键
实习面试和全职面试的问题深度与考察维度完全不同❌,后者更看重独立决策与业务洞察,原本的老套路能拿offer但肯定无缘高薪。
如果说实习生和entry level阶段的同学🧑🎓还停留在问怎么做的阶段,那想拿到高薪💴就一定要想清楚为什么这样做?怎么更好的负责?
两段长时间的实习确实让他积累了Tech上的执行经验,却缺乏从更高视角视角陈述价值、驱动团队工作流程的能力。
⭐️ 调整策略
1️⃣ 在简历📑优化方面,我们重点梳理他在实习中所参与的关键环节,凸显他在重要决策节点上所发挥的实际作用。
2️⃣ 通过多轮情景模拟面试🗣️的强化训练,帮助他在高压环境下锻炼出能够独当一面的气势。
3️⃣ 最最重要的是引导他学会把技术细节转化为更有影响力的表达,突出他主动为业务结果负责的意识与能力💪
带着他投递 - 面试 - 复盘 - 面试的三个月时间,我们通过内部了解有充足预算的岗位定向内推🤫,最后顺利拿下这份总包10w+的offer!
💡学生背景
毕业于多大STEM类专业,有过工作经验,但当时找工作比较匆忙,一直没有进到理想的行业和岗位,这次瞄准了BA方向,想让我们帮她切入这条职场路线
⭐️Next Career为他提供的帮助
1️⃣ 简历深度重塑,实现投递效率的质变 求职的第一步是精准定位。导师敏锐捕捉到学员简历中岗位头衔的偏差,建议将其优化为更符合市场需求的 Business Development Associate。这种调整直接对标企业招聘系统,让简历在筛选阶段就脱颖而出。结果证明,简历投递后,面试邀请以极快的速度接踵而至。
2️⃣ 深度面试复盘 很多同学面试后没有下文,往往是因为回答逻辑掉进了陷阱。导师在复盘中就明确指出,表达内容要集中在过往经验如何转化成对公司的贡献。我们不仅提供涵盖 AI 与自动化等技术点的题目预测,更通过 1对1 模拟面试,把学员的回答从新手水平打磨成专业范儿!面试的核心在于向雇主证明你具备解决实际问题的能力。
3️⃣ 扫清入职前的所有隐患 拿到录取意向仅仅是第一步,在背调的时候,学生经常会对岗位头衔差异、工资单材料准备感到焦虑。导师全程在线指导,细致到每一份证明材料的核对。这种全方位的技术支持,是学员在求职长跑中保持心态稳健的关键。
最终Offer:
JPMorgan|Market Risk Analyst|年薪$105,000
初期问题:
项目经历被质疑,简历“太学术”,完全没有北美实习经历,拿不到面试机会。
上岸策略:
核心定位:锁定JPM中对SPS背景更友好的中后台风险岗,控制竞争强度。
内容深挖:把两段核心项目按市场风险的逻辑改造,强调实操能力 + 业务理解。
模拟深训:结合JPM常规面试逻辑,连续深度Mock十余次构建完整答题体系。
资源链接:走内部referral申请路径,深度学习coffee chat沟通策略,提前准备自我介绍、项目一页纸、推荐人沟通要点,让面试机会更稳定地出现
结果:
第10周收到JPM邀请,第14周正式拿Offer,完成高台阶跳跃。

M同学|密歇根大学金融硕士
一心冲投行/大金融公司,盲投多轮被拒;简历叙事偏“金融背景泛用”,没有把优势落到企业风险/内控/运营风险的用人逻辑上,面试环节也容易被追问到细节时失分。
上岸策略:
赛道重构:放弃高竞争的Front Office,转向能源/公共行业的
Risk Management方向。
内容重塑:把经历从“金融课程+研究”改成公共事业类企业HR能看懂的语言
结构化训练:聚焦转行+简历深挖+BQ三类面试问题,多轮精练表达。
精准投递+推荐:把握内推与投递节奏,配合coffee chat沟通材料(自我介绍、项目一页纸、提问清单),提升进入面试的概率与命中率。结果:
避开高竞争公司和岗位,走出一条差异化的高薪路径



技术层:集中强化 BI 高频硬技能(SQL 窗口函数/CTE/性能优化 + Python 数据处理 + Tableau/Power BI Dashboard搭建);业务层:补齐“指标体系+口径对齐”能力,能讲清 DAU/转化/留存/收入等指标如何定义、如何处理口径冲突、如何与stakeholder对齐。
定制化反馈:针对"解释金融产品"类问题建立标准化应答框架
X同学 | University of Toronto | CS+Math Double Major
最终Offer:
TensorTenant LLC Data Science and Analytics Intern(CAD 2,300/月)
初期问题:
上岸策略:
结果:
5次专业辅导后成功斩获TensorTenant LLC数据科学实习Offer,薪资达CAD 2,300/月,系统解决面试表达与技能匹配问题。
Y同学 | University of Toronto | MIE
最终Offer:
RBC Senior Analyst - Group Risk Management($90,000)
TD Credit Risk(Base$90,000+10%Bonus)
初期问题:
好公司好岗位拿不到二面
小公司offer薪资只有5-6w
上岸策略:
方向校准:重构求职策略,聚焦data/risk + 业务复合岗,精准匹配背景与岗位需求。
高效内推:连接一线资源,直推加拿大五大行核心组,缩短投递-面试路径。
技术辅导:各个细分方向专职导师1v1补强SQL/Python/业务建模,提升项目呈现力。
面试打磨:多轮岗位定向Mock,训练表达结构与业务逻辑,逐轮优化答题表现。
结果:
投递第1周收到两个面试邀请,第13周斩获双Offer,成功实现六位数年薪起点!
最终Offer:
TD|Market Risk Analyst|Base$80,000+
初期问题:
没有实习经历,简历里缺少“能证明我会做Market Risk”的内容。
投递时很容易卡在第一轮筛选:既不知道该投哪些入门risk岗,也不知道怎么把课程和项目写成“岗位能用的技能”,越投越没方向。
上岸策略:
从零起步规划:先按背景把目标锁定在入门Market Risk / Risk Reporting类岗位,避开强要求本地实习或直投就要多年经验的路径,用“可迁移能力”先拿到面试门票。
能力重构:把课程项目重新梳理成“数据处理—风险指标—报告输出”的叙事链条,统一简历结构和关键词,让HR一眼看懂我能做什么、做过什么、交付过什么。
重点训练:拆解Tech常考模块,按题型逐项补齐短板(SQL/Excel建模、数据口径、风险指标理解、情景题表达),同时针对Market Risk常见业务场景做模拟演练,练到能把思路讲清楚、把结论落到业务影响。
内推助力:同组导师直接内推到HM,缩短上岸时间,把机会集中在更匹配的岗位上。
结果:
用时11周,拿下一份高起点全职工作。