软件工程与量化岗位的求职辅导。
我辅导大学生完成软件工程与量化金融方向的求职——简历与项目规划、模拟面试、行为面试准备，以及贯穿整个求职季的策略，实习与全职岗位均适用。
新鲜的第一手经验
我是西北大学大四学生，主修计算机科学、数学与音乐。我曾在LinkedIn担任机器学习工程实习生，在IMC Trading担任量化交易实习生，现任Mechanize研究工程师，专注对齐（Alignment）方向——在自己的求职过程中，我拿到了横跨科技与量化金融两个行业的多个offer。
LinkedIn — 机器学习工程实习
IMC Trading — 量化交易实习
Mechanize — 研究工程师·对齐方向
Five Rings
Susquehanna (SIG)
D. E. Shaw
Bridgewater
Tesla
Google
Amazon
Microsoft
Palantir
Coinbase
PayPal
HubSpot
等
第一步是最难的一步
求职中最难帮助的，是还没有任何经历的学生——而这恰恰是许多业内资深人士无法理解的问题。一旦你的简历上有了第一段实习或第一个拿得出手的项目，后面的一切都会容易得多。真正的挑战，是拿到第一行简历。
所以我的工作重心正在于此：在简历还没什么内容可写的时候打磨简历，规划真正能推销你的技术项目。我们会从你喜欢什么、对什么感兴趣、擅长什么出发，设计你想向招聘方呈现的形象——然后用简历和项目把它支撑起来。
在此之外，整个求职流程我都会陪伴：一份足够早启动的求职时间表、一个不遗漏任何机会的面试进度追踪表，以及每个阶段的策略，直到签下offer。
录用结果
我辅导过的学生被以下公司录用*：
大一、大二
Amazon
Google
Meta
Apple
Palantir
Capital One
Roblox
DoorDash
Databricks
Jane Street
IMC Trading
Optiver
大三
以上所有公司，以及：
DRW
Susquehanna (SIG)
Old Mission
Netflix
Citadel Securities
Akuna
Belvedere
Nvidia
* 非完整名单。
服务内容
简历修改
基于软件工程与量化筛选者真正关注的要点，逐行给出反馈与改写——以影响力为导向的表述、把最有分量的项目放在最显眼的位置，以及对人工阅读和简历解析系统都友好的排版。
模拟面试
覆盖编程与算法、机器学习，以及量化风格的概率与心算的真实模拟练习——每次结束后附上坦诚、详细的复盘，既点评解法本身，也点评表达方式。
行为面试与个人故事
自我介绍、项目深挖与行为面试问答——反复打磨，直到清晰、具体，并且真正属于你自己。
求职策略
一份足够早启动的求职时间表、覆盖科技与量化的目标公司清单、networking与内推的具体建议，以及拿到offer后如何权衡截止日期与选择。
如何开始
1 · 免费咨询
一次免费的30分钟通话，了解你现在的位置——年级、目标岗位、现有简历、面试准备情况——以及你想到达的目标。
2 · 制定计划
我们一起确定优先级，并选择合适的合作方式：单次简历修改、一组模拟面试，或整个求职季的持续辅导。价格会在通话中讨论。
3 · 开始执行
定期辅导加上快速的异步反馈。正如我的文书学生所说：我回复及时、设定清晰的截止日期，并且在你落后的时候付出额外的努力。