经典案例
- 首页
- /
- 经典案例
美国哥大SPS ERM学生 0本地实习上岸 JPM
X同学｜Columbia SPS ERM｜无北美实习
最终Offer：
JPMorgan｜Risk Management 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：系统优化项目呈现方式，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：精准内推+推荐信支持，顺利拿到面试！
结果：
第10周收到JPM邀请，第14周正式拿Offer，完成高台阶跳跃。
美国密西根大学研究生上岸能源公司做金融
W同学｜密歇根大学金融硕士
最终offer：
北美能源公司｜Corporate Finance Analyst｜年薪$92,000初期问题：
一心冲投行/大金融公司，盲投多轮都被拒，忽视了背景与赛道不匹配的问题。上岸策略：
赛道重构：放弃高竞争的Front Office，转向能源行业的Corporate Finance赛道。
内容重塑：结合其量化课程+研究背景，匹配能源/工程行业财务需求。
结构化训练：聚焦财务建模+行业理解类面试问题，多轮精练表达。
精准投递+推荐：挖掘高福利中型公司，定向推荐信支持那offer。
北美能源公司｜Corporate Finance Analyst｜年薪$92,000初期问题：
一心冲投行/大金融公司，盲投多轮都被拒，忽视了背景与赛道不匹配的问题。上岸策略：
赛道重构：放弃高竞争的Front Office，转向能源行业的Corporate Finance赛道。
内容重塑：结合其量化课程+研究背景，匹配能源/工程行业财务需求。
结构化训练：聚焦财务建模+行业理解类面试问题，多轮精练表达。
精准投递+推荐：挖掘高福利中型公司，定向推荐信支持那offer。
结果：
避开高竞争公司和岗位，走出一条差异化的高薪路径
多伦多MFRM硕士 → 五大行Risk高薪Offer
W同学 | 多伦多大学 | MFRM+约克金融本科最终Offer：
Scotiabank风险建模师（总包$105K）
BMO市场风险分析师（总包$98K+15%奖金）
初期问题：
1. 面试转化率低，虽然拿到多家五大行二面机会，但终面通过率0%（技术表达缺乏业务视角）；
2. 模型价值呈现不足：两段市场风险实习仅描述VAR计算流程，未关联FRTB合规要求和成果贡献；
3. 职业路径矛盾：股票研究经历让面试官质疑职业关联度，需要增加Risk岗位适配性。
上岸策略：
1️⃣ 监管框架深度整合
五大行Risk Manager亲授，把利率模型重构为CCAR压力测试解决方案，嵌入OSFI监管模板；
开发Python信用价差可视化工具，直接对接Scotiabank内部风险报告格式。
2️⃣ 技术表达范式升级
设计3C应答法：每个模型按Calculation（计算）- Compliance（合规）- Commercial（商业价值）展开；
用SQL窗口函数重构建模数据集分析，展示千万级数据处理能力。
3️⃣ 职业叙事重构
把股票研究转化为权益类资产风险因子挖掘项目，突出与市场风险管理的协同性；
定制为何转Risk的应答框架：学术/实习/职业目标三阶段逻辑闭环。
结果：
根据内部消息获知，成功击败8名竞争候选人
谈判后总包突破$10W，成为Jinli季度最高薪应届生
UBC商业分析硕士 → 公共部门高薪Offer
L同学 | UBC | MBAN+OSU精算经济本科最终Offer：
WorkSafeBC高级数据分析师（$85,000+养老金计划）
BC省财政部数据策略顾问（$82,000+弹性工作制）
初期痛点：
1. 学术到职场的转化断层，3段校内项目未与公共部门数据需求结合，GPA3.8但商业价值呈现不足
2. 公共部门面试盲区，对政策影响评估、利益相关者管理等政府核心能力要求不熟悉
3. 技术表达脱节，Tableau仪表盘项目仅展示技术实现，未关联工伤赔偿等实际业务场景
上岸策略：
1️⃣ 公共部门能力映射
把校内AP开发项目重构为工伤索赔预测系统，嵌入BC省 Workers' Compensation Act政策变量；
开发省级财政压力测试看板，模拟政府财政年报数据可视化逻辑。
2️⃣ 政策思维专项训练
前财政部官员亲授，用精算模型演示工伤费率调整对社会福利的影响；
定制数据-决策-影响应答模板，训练必须包含政策合规性分析环节。
3️⃣ 技术叙事升级
在Tableau作品中新增地区工伤率与经济指标关联分析模块，直接呼应WorkSafeBC年度KPI；
用SQL窗口函数重构历史索赔数据分析，展示公共部门大数据处理能力。
结果：
终面现场用Python演示工伤欺诈检测模型，准确率82%
针对"数据驱动政策制定"案例题，提出三阶段影响评估框架，击败5名竞争者
成功将起薪谈判提升$7K，成为该岗位近年录取最年轻候选人之一
多伦多MMF硕士 → 14W总包双Offer
C同学 | 多伦多大学 | 数学金融硕士最终Offer：
TD银行Market Risk Analyst（$110,000+10%奖金）
某对冲基金Quant Analyst（$105,000+15%奖金）
初期问题：
1. 高阶岗位适配性不足：虽然掌握高阶量化技能，但FRTB、Basel IV等监管框架实操经验缺失
2. 策略呈现力薄弱：例如之前做过的期权动态对冲项目未关联交易台实际风控流程，回撤控制逻辑说明的不够清楚
3. 高管面试准备缺失：缺乏对C-level关注的资本回报率优化这类战略层问题的应答框架
上岸策略：
1️⃣ 监管框架深度整合
五大行Director亲授，把学术项目重构为具体高应用价值Project"，嵌入OSFI监管报告模板；
开发巴塞尔III RWA计算器（Python+VBA），直接对接TD内部系统逻辑。
2️⃣ 交易策略实战升级
对冲基金PM特训，在ETF套利项目中加入流动性冲击模型，使回撤率从12%优化至7%；
构建监管-收益双维度评估矩阵，量化展示策略在Stressed VAR情景下的稳健性。
3️⃣ 高管沟通范式突破
设计"3×30秒"电梯演讲：技术价值/商业影响/团队协同分层表达；
模拟MD压力测试：针对"2023硅谷银行危机"设计即时风险应对方案。
结果：
终面现场成功演示信用衍生品XVA计算模块
对冲基金加试中，用C++/Python混合编程2小时完成限时套利策略开发
最终包达$121K，创当年MMF项目薪资纪录
Western统计硕士 → SLC资管Offer
Z同学 | Western University | 统计硕士+渥太华统计本科最终Offer：
SLC Management数据分析师（$70,000+绩效奖金）
初期痛点：
1. 行业转换壁垒：纯学术背景（3段科研/助教）缺乏金融数据应用案例
2. 技术深度断层：Python仅限于学术建模，SQL窗口函数等商业分析技能薄弱
3. 表达结构混乱：行为面试常出现数据堆砌但没有结论的典型学术思维问题
4. 工具链缺失：Power BI/SAS等金融机构标配工具只有理论认知
转型策略：
1️⃣ 经历资管化重构
把农业科研项目转化为农产品期货价格预测系统，嵌入ESG因子分析框架；
助教经历升级为教育数据仪表盘开发，展示从数据清洗到商业洞察的全流程。
2️⃣ 技术场景迁移
SLC经理亲授：用蒙特利尔银行真实数据集训练SQL复杂查询（含LAG/PARTITION BY高阶应用）；
开发债券组合风险仪表盘（Python+Power BI），模拟SLC内部报告格式。
3️⃣ 面试思维重塑
设计数据-决策模板，每个案例包含业务问题→分析方案→投资建议三要素；
针对资管岗位定制5个故事，重点突出科研严谨和业务敏感的结合。
4️⃣ 行业认知补强
三天内掌握资管核心指标（Sharpe Ratio、Tracking Error等）；
推导SLC数据分析团队的关键KPI，针对性训练。
结果：
终面展示中用SQL实时分析10万+条债券交易数据
成功将起薪谈判提升$5K，成为同期录取唯一无金融背景的候选人
商业分析（BA）硕士 → 金融双Offer斩获
L同学 | 多伦多大学 | MMA+金融数学本科最终Offer：
RBC信用风险建模师（Base $91K+10%奖金）
TD商业数据分析师（Base $93K+12%奖金）
初期痛点：
1. 技能价值脱钩：虽然掌握Python/SQL/机器学习，但不能与金融风险场景结合；
2. 表达逻辑混乱：技术回答存在"瀑布式叙述"问题，面试官反馈"听完无法提炼核心价值"
3. 职业定位模糊：三段跨领域实习（数据科学/固收分析/财务分析）导致岗位适配性受质疑
4. 行业认知短板：对Basel III信用风险加权资产计算等核心业务场景不熟悉
上岸策略：
1️⃣ 经历金融化重构
将Home Trust数据实习转化为"基于XGBoost的零售信贷早期预警系统开发"项目；
固收分析经历升级为"债券组合信用风险压力测试框架"（含IFRS 9预期信用损失计算）。
2️⃣ 技术表达升级
设计"3×3应答矩阵"：每个问题按业务背景/技术方案/商业价值分三层展开；
五大行Risk Manager亲授：用VAR模型案例训练"先结论-后推导"表达结构。
3️⃣ 行业认知速成
72小时特训掌握信用风险全流程（PD/LGD/EAD建模→准备金计算→监管报告）；
拆解TD内部零售银行RWA计算模板，反向优化作品集呈现逻辑。
4️⃣ 双轨制面试攻坚
技术面：用Kaggle信用卡数据开发全流程模型（从EDA到模型监控）；
行为面：定制冲突解决-数据分歧专属案例，嵌入TD行为面试评分表关键词。
结果：
投递第9天获RBC建模岗Case Study邀请，24小时内提交解决方案
终面现场用Python演示PSI模型监控模块，获风险管理MD特别推荐
最终双Offer年薪总包均突破$100K，成为当年MMA项目最高薪记录保持者
顶尖Risk硕士 → 四大&五大行双Offer
W同学 | University of Toronto | MFRM+UBC物理本科最终Offer：
ScotiaBank Market Risk Analyst（$95,000+15%奖金）
EY Financial Risk Advisory（$88,000+签约奖金$10,000）
初期问题：
1. 学科转换断层：物理本科背景导致金融核心知识薄弱
2. 实习方向分散：量化分析/投资助理/学术研究经历分散，未形成风险领域专业叙事
3. 技术价值脱钩：Python/SQL项目缺乏对VaR计算、压力测试等实际业务场景的经历
4. 简历穿透力弱，关键指标量化不足
上岸策略：
1️⃣ 知识体系重构
五大行Director亲授，用物理建模思维理解各种模型的实际应用；
开发信用风险仪表盘（Python+Tableau），嵌入OSFI监管报告标准格式。
2️⃣ 经历深度转化
把天文数据分析项目重新打造成极端事件预测模型，类比金融市场压力测试；
在模拟项目中加入FRTB条款对VaR模型的要求，展示监管合规意识。
3️⃣ 求职精准推荐
通过EY前招聘官内推直达Advisory组终面；
通过ScotiaBank内部风险报告模板，反向优化技术作品集呈现逻辑。
4️⃣ 表达范式升级
个性化定制物理-金融类比话术（如将天体波动率类比IV曲面）；
设计更适合他的3级应答模板：30秒学术亮点/2分钟技术纵深/5分钟业务影响。
结果：
投递第11天获ScotiaBank Risk Tech Case加试邀请
终面用Python演示BSM模型改进方案
最终包最高达$109K，成为当年MFRM项目唯一斩获咨询与银行双Offer学员
Western金融硕士 → 五大行Risk高薪Offer
L同学 | Western University | MFE+Alberta经济本科最终Offer：
五大行Market Risk Analyst（$92,000+12%奖金）
某养老金机构Investment Risk Specialist（$88,000+15%奖金）
初期问题：
1. 经历分散难聚焦：3段跨领域实习（养老金/医疗投资/资管）未能形成Risk岗位连贯叙事
2. 技术深度不足：虽掌握Python/SQL但缺乏VaR模型、压力测试等核心风险场景应用案例
3. 岗位匹配度存疑：投递中后台Risk岗位时，前台投资经历太多易引发职业稳定性质疑
上岸策略：
1️⃣ 经历重构工程
把医疗投资实习重构为"医疗债券组合VaR回测项目"，突出风险建模能力；
资管研究经历转化为中美利率联动性压力测试，使用五大行同款RiskMetrics系统呈现。
2️⃣ 技术深度突击
五大行Risk Manager亲授TD内部案例；
开发信用风险仪表盘（Python+Tableau），展示LGD/PD模型可视化能力。
3️⃣ 认证快速补强
6周通过FRM一级核心章节（风险管理基础+量化分析）；
考取Bloomberg Market Concepts认证，掌握终端实操。
4️⃣ 精准内推组合
通过导师直达3个Risk团队Hiring Manager（含2个未公开Headcount）
获取CIBC内部Risk报告模板反向优化作品集
结果：
投递第3周获五大行终面邀请
面试中精准引用Basel III对银行FRTB要求，获面试官直接认可
最终包年薪达$103K，较同期MFE毕业生平均薪资高出23%
北美理工背景 → 加拿大顶尖银行高薪Offer
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。
北美商科本科 → Fund Accountant高薪Offer
L同学 | 加拿大Top3大学 | 金融与会计背景最终Offer：
BMO Financial Group - Fund Accountant（$65,000 CAD）
CIBC Mellon - Senior Fund Accountant（$72,000 CAD）
初期问题：
1. 缺乏基金会计实操经验，对NAV计算、对账流程等核心工作内容不熟悉
2. 简历中学术和兼职经历无法有效转化为基金会计岗位所需技能
3. 面试中无法清晰解释金融产品（如ETF、共同基金）的运作机制和会计处理
4. 行为面试回答缺乏结构化表达，无法运用STAR法则有效展示相关经验
上岸策略：
1️⃣ 行业知识速成：
5节专项课程掌握基金会计核心技能（NAV计算、日内/月终对账、Geneva系统操作）
高频题库训练：覆盖100%基金会计岗位技术面真题（含ETF/对冲基金估值差异等深度问题）
2️⃣ 双导师制辅导：
技术面：由CIBC Mellon前高级基金会计师手把手教日内对账全流程
行为面：五大行招聘官针对性训练"高压场景下的准确性维护"等岗位特需故事
3️⃣ 实战模拟系统：
3轮全真Mock：包括突发性NAV误差调整模拟测试
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
结果：
5周内陆续通过所有基金会计认证考试（CSC/IFIC）
投递第2周获3家机构面试，最终收获两大行Offer
薪资较同期应届生平均水平高出18%
CS+Math Double Majo → 实习高薪Offer
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：
1. 缺少本地工作经验，从未经历过正式面试，完全不懂面试套路
2. Technical skills与Job Posting要求匹配度低，Project表述不清，无法突出与岗位的相关性
3. 面试表达紧张，口语不流畅，Behavior回答缺乏逻辑，无法有效运用STAR结构
上岸策略：
精准简历优化：多版本简历针对不同岗位方向，精简冗余内容，强化与目标岗位相关的Project细节
针对性面试辅导：
Tech方向：由微软SDE导师强化Python/R/SQL实战应用，贴合岗位需求
Behavior方向：五大行Senior Manager导师训练STAR结构，提升故事逻辑性与表达流畅度
模拟面试强化：通过多轮Mock面试暴露卡点（如紧张性表达混乱），逐项修正
内推资源对接：直推目标公司核心组，缩短求职路径
结果：
5节课辅导后成功斩获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。
一个顶尖研究生拿2offer 9w+10w
Y同学 | University of Toronto ｜ MIE
最终Offer：RBC Data Specialist（$90,000）
TD Credit Risk（$100,000）
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！
加拿大银行卖理财产品，被我们带到capital market 薪资翻倍
Z同学｜加拿大本地银行｜原岗位：销售理财产品
最终Offer：
RBC Capital Market Analyst｜年薪9w+
初期问题：
工作内容偏销售、缺Tech背景，试图转岗半年连面试都拿不到
上岸策略：
目标重构：调整求职方向，转向data-driven的CM support岗，降低技术门槛同时保持发展天花板；
背景升级：精修原岗位中的财务、数据维度，提炼可迁移能力；
资源引入：快速内推进入五大行Capital Market有机会的组；
模拟训练：多轮Mock + 行业问题拆解，虽然是非技术，但能聊出专业感。
结果：
投递第6周收面试，第15周斩获offer，跳出销售路径！
本科毕业没经验，也能8w起步入职银行！
L同学｜加拿大本科｜无工作经验｜经济学专业
最终Offer：
TD｜Market Risk Analyst｜年薪$80,000+
初期问题：
没有实习经历，不懂怎么包装项目，也不知道投哪些岗位才有希望。
上岸策略：
从零起步规划：根据背景定位适合的入门Risk岗，避开对经验要求高的岗位。挖掘经历优势，从一众只有初阶技能的候选者中脱颖而出。
能力重构：打造项目+课程+技能一体化简历结构，根据简历内容进行实战演练。
重点训练：逐项攻克Tech各个板块，掌握经典面试题逻辑，帮助建立表达体系。
内推助力：同组导师直接内推到HM，缩短上岸时间
结果：
用时11周，拿下一份高起点全职工作
