关于项目的信息之前已经说的够多了，今天想分享一些自己对于在明州就业方面的思考。这些只是自己的一些浅薄的见识，难免有所偏颇，请多多包涵。
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从量化金融这个新领域的兴起到现在，行业已经逐渐成熟。大部分企业内部的金融框架已经非常完善，相比于金融危机之前，衍生品定价相关的工作已经逐渐减少。复杂的金融衍生产品的市场也逐渐萎缩，从金融危机之后，风险管理相关的岗位大量增加。
UMN 的 MFM 项目地处 Minneapolis，国际学生一般选择两年毕业。如果要考虑在美国就业，可能需要更早的分配自己这两年的时间。项目开设有不同的 minors，学生们可以根据自己的情况选修相关课程获得 minor degree 为自己的就业加分。
如果要考虑在本地就业，可以考虑一些在明州的银行的风控相关的职位。项目的课程设置还是较为偏向数学，可以考虑统计的 minor 或者选修一些统计相关的课程。本地的银行也有很多校友，可以考虑早点开始 networking，毕业之前尽量拿到内推的机会。面试比较偏向技术面，会考挺多统计相关的知识点。如果是市场风险相关的职位，对金融数学相关的知识点也会有所涉猎。
明州也有许许多多的保险公司，寿险相关的公司一般会有自己的量化部门，每年也有可能会有一些 opening。明大的数学系下面有一个精算的本科，跟这些保险公司联系非常多。可以考虑参加一些他们的活动来认识保险公司里的员工。
developer 一直是就业的热门选项，历届校友里面也有许多从事这个方向的学长学姐。可以考虑在校期间选修 CS 的 minor 或者一些 CS 的课程，来帮助提升对算法和数据结构的理解。Quant developer 的职位一般对国际学生比较友好，甚至可能不需要内推就可以拿到面试。但是对编程能力有很高的要求，面试的时候面试官也可能会直接要求写出代码，可能需要做一些 leetcode 这样的题来增加自己对算法的熟练程度。 Minneapolis 有许多小型的财富管理的公司，有些是帮助人们管理养老金，有些属于财富管理的范畴。明州也有几家规模不小的 fund，如果对市场相关比较感兴趣，可以考虑这个方向。这个圈子其实并不是很大，相对于更加 quantitative 的行业来说，这个行业可能对 reputation 比较看重。如果想要从事这个方向的职业可能需要大量的 networking 来获得面试机会。可以考虑参加一些 local CFA 协会的活动来认识相关的从业人员。面试相对来说不太技术，有时候会被询问对市场的一些理解。
最近几年数据行业大火，机器学习，数据科学家的职位呈现井喷的趋势。明州的金融公司也逐渐在开设一些数据相关的职位。项目最近也在不断引入一些相关的 projects，跟周围的公司进行合作，为学生们提供一些了解金融行业的数据科学相关应用的机会。建议在校期间可以选修一些 CS 专业的机器学习的课程或者统计系的统计学习的相关课程。
总体而言，明州相对于其他金融中心来说，就业机会少，竞争也少。MFM 和明州当地的公司一直保持良好的联系，基本上较大的金融公司都有项目的校友。明州有特有的 Minnesota nice，一般给校友发邮件或者即使只是在 linkedin 上发一些 coffee chat 的邀请都能获得较大概率的回复。如果能够在入学开始就努力建立自己的 network，跟校友保持联系，争取在有 opening 的时候拿到内推。加上两年时间认真刻苦学习，基本可以从容应对大部分技术面试。
时光荏苒，白驹过隙。转眼已经好多年了，读书期间的努力和挣扎还历历在目，仿佛就发生在昨日。留学的辛苦和艰辛，相信很多人有所体会，需要克服语言和沟通的不顺，需要适应国外的文化氛围。永远写不完的课业，永远参加不完的 social event，还有最后永远不够的睡眠时间。可能人就会在这样的环境下成熟吧，从上课听不懂老师讲话，到慢慢适应，到最后拿到不错的毕业成绩。从面试时候的结巴和大脑空白，到逐渐游刃有余，侃侃而谈，到最终拿到心仪的工作。闲暇的时候会跟朋友们出去走走，看看这不一样的异国风情；悲伤的时候，会跟系主任倾吐拒信收到手软的难受，在她的鼓励下继续鸡血满满的前行；期末来临的时候，挑灯夜战，彻夜苦学，希望能够获得一个不错的成绩为自己一学期的付出和努力完美的收尾。回首往事，想起自己幼稚的初心，只是想出来看看更大的世界，认识各种各样不同的人。过程虽然有些坎坷，但总算没有辜负自己的青春吧。又是新的一年，又是新的征程，希望大家可以在新的一年收获更多成长，收获满意的学业和心仪的工作。
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原文引自：
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