走出Brown的天才少女，被头部对冲基金抢疯了…
互相挖掘对冲基金的角度已经习惯了。
但这次，Point72 一张“王牌”被直接挖掘出来
cr. efc
被对冲基金抢走的 Data 天才
什么来头？
不久前，对冲基金 Point72 从 Millennium 一位“老员工”手里挖走了——天才少女少女毕业后进入顶级对冲基金工作 Kendall Jager。
深挖这个年仅 29 年轻的少年，还有许多精彩的故事。
cr. LinkedIn
Kendall Jager 在藤校就读的大学是最自由快乐的。Brown University，主要学习应用数学与经济学。从高中开始，Jager 作为学校足球队的主力，连续四年作为首发球员出场，并在高中最后一年担任校队队长。
进入布朗大学后，Jager 还顺理成章地加入了学校女子足球队。
cr. Brown University
大学期间，Jager 和其他大学生一样，他们不仅认真完成学业，参加校队比赛，还逐渐确定了自己未来的职业规划。——Data Analyst 方向。大二暑假，Jager 在 Provant Health 找到了一份 Data Analytics 暑期实习岗位。
Provant Health 是那时，美国最大的上市健康公司之一，主要业务就是利用数据管理技术为顾客提供定制的健康战略和服务。2018 年，Provant Health 由健康和保健服务供应商提供 Quest Diagnostics 收购。
cr. google
而且大三的暑假，Jager 更是直接闯入了“传奇对冲基金”的美誉 Millennium 担任 Big Data Analytics， Corporate Strategy Intern，要知道对冲基金基本不招实习生，能进去的选手一定有不错的表现。
在薪酬方面，对冲基金一直都是出手大方，Millennium 给 Data 实习生的时薪可以达到约定。 74 美元，而且这个职位暑期实习在美国的平均时薪只是 24 美元，整整高出 50 美元。
cr. Levels.fyi
cr. indeed
自此，Jager 开启了与 Millennium 和 Data 的缘分。大三学生暑期实习结束，Jager 顺利拿到了 return，并在 2017 2008年毕业后顺利加入 Millennium 担任Quantitative Data Analyst，在 Data 这个领域一钻研就是 7 年。
cr.LinkedIn
2022 年，Kendall Jager 被选为福布斯 30 under 30 其中一个是金融界的杰出人物。福布斯对 Jager 介绍是“为” Millennium 建立内部机器学习和数据科学平台的合规部门的重要成员”。
cr. Forbes
也许Point7272正是通过上榜福布斯的机会。 了解到这个相当成功的人。 Data 运动员，并且在今年取得了成功 3 月份把它放在手下。Jager 表示在社交平台上，她将加入 Point72 人工智能主管负责投资服务（Head of AI, Investment Services）。
Point72 投资服务部门主要包括风险、合规和运营。根据推测，Jager 它将负责实现这些领域的自动化。
Point72 对人工智能领域的关注和投资也早有体现。去年 6 月份，Point72 就筹集了约 10 亿美元，成立了公司数十年来第一个全新的。 AI 基金。
这个在去年年底推出之后 AI 基金三个月之内就实现了 14% 收益、基金规模增长至近 15 亿美金。
cr. Reuters
北美 Data 找工难
留学生怎样准备？
近几年的严冬科技，不仅仅是影响到了 CS 选手，对于 Data 人类也造成了不小的挫折：数据分析岗位招聘主力军之一的科技公司很多都在裁员和裁员。 hiring freeze，分析职位 headcount 而且还在持续减少。
但是现在对冲基金是对的 Data 人才的珍视，也使北美 Data 球员们看到了一点希望的曙光。要知道 Data 有关职位广泛应用于各行各业，再加上人工智能的发展，优秀的算法人才更是市场上的“抢手货”。
如果能对于 Data 对求职有一个清晰的认识，并尽早开始求职计划。，即使是没有身份优势的中国学生，在当今就业环境非常恶劣的情况下，仍然可以得到自己喜欢的。 Offer。
在这个求职季，WST 成功学生、亚裔男孩没有绿卡 William就在 WST 在自己的努力和自己的支持下决杀 Data 圈子，一个申请季节获胜 4 不同领域的张 Data Offer：
戳图查看他的上岸故事。
2024-2025 年，WST 还有很多(本科生) & 研究生学生获得各行各业的资格 Data 岗位 Offer，空间有限，只晒出部分。 Offer ~
科技行业：
Georgetown 研究生学生
Microsoft
2025 Data Scientist Fulltime Offer
金融业：
UCLA 研究生学生
Castleton Commodities International LLC
2025 Data Science Department Summer Intern Offer
UIUC 研究生学生
State Farm
2025 Financial Operations - Data Analytics Summer Intern Offer
快消行业：
CMU 本科学生
P&G
2025 Data Analyst Summer Intern Offer
BU 本科学生
Keurig Dr Pepper
2025 Summer Co-op Data Analyst Intern
Cornell 本科学生
Benjamin Moore
2025 Data Science & Analytics Spring Intern
技术咨询行业：
DIA Associates
2024 Data Analyst Fulltime Offer
上下滑动查看更多战绩 ~
如何准备 Data 面试？
Data Group 包含 Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist 以及 Data Engineer。
无论是 DA、DS 还是 DE，事实上，所需的技能可以分为以下两类。� �
1）Technical Skill
能在短时间内快速掌握大量训练，并能“应付”面试。包括 Coding 技能（SQL 和 Python）和 A/B Testing 统计知识。
当然，不同的行业对于不同的行业 Data 职位调查的重点知识一定不一样，数据科学的方向也主要分为以下几个方面。↓
简单地看一下不同岗位的工作内容和技术要求。� �
Business Analyst
Business Analyst 对工作流程、商品、服务和软件进行处理、解释和记录，Technical skill 基本需要 SQL，Excel 以及 Office 办公室软件。相对来说， BA 商业嗅觉与分析技巧的结合， BA 这是一个对文商业背景比较友好，容易上手的行业。
Data Analyst
其主要工作是建立公司业务数据，维护数据更新，数据准确。对其它业务线的数据需求负责。Data Analyst 的 candidate 要了解数据库结构，要熟练掌握数据语言。 SQL, Hive。
Data Scientist
在相关模型处理业务中，主要根据项目需求和现有数据进行数据处理和分析，建立实际问题。Data scientist 对于技术要求较高，需要灵活运用。 Python，SQL，Spark 等等，还必须掌握与建模相关的数学统计知识。
Research Scientist/ML Scientist
与 Data Scientist 不同，ML Scientist 通常扮演R&D的角色。ML Scientist 普遍致力于研究新的 ML 方法和算法，以及公司综合利用机器学习技术的新方法或改进方法，这个职位需要算法，Python 和 SQL 并对软件工程有全面的了解。
如何快速提升？ Technical 技能？通过实际 Project 锻炼 Coding 技巧，效果会更加显著。
WST 的 NYU 学员在 WST 在导师的帮助下，通过 3 个 project 提高 technical 技巧，并且顺利获得
Stef
WST 导师带我去做 3 个 project，其中一个 project 就是做一个回归模型，分析某个国家的例子 GDP、人口、政策等信息如何影响人们的幸福指数？之后确认这个模型是成功的，换句话说，一些未来的数据可以通过这个模型来预测。
与此同时，导师也在指导我如何自学。 SQL、R 在这种编程语言中，导师会分阶段给我布置一些任务，告诉我刷哪些问题。刷完之后，我会告诉导师，导师会根据我的问题回答问题。每次完成一个项目，我的导师都会把我相应地加到简历上，一遍又一遍地修改和打磨。
部分导师简历注释
而至于A/B Testing 的训练，给大家安利一个宝藏网站� �Udacity（免费）。帮助你从头到尾构建一个 A/B testing 最终将提供一个非常小的分析框架。 project，假如可以完成对 A/B testing 有一个完整的认识。
WST 还有一些很好用的核心技能课程数据分析，有需要的同学可以找小助理得到。 ~
2）软技能（business sense/product sense）
DA/DS 依靠实际 business sense 和 product 存在，数据分析师就是解决商品问题。 / 实际的业务问题。
比如你面试 Meta 在数据分析岗位上，可能会说：INS 新上的 story 功能性，使用人数较少，您认为可能的原因是什么？怎样解决？面试官考察的是候选人面对实际问题，如何拆解问题，以及如何用什么思路来解决问题。
所以，要做好数据分析，必须了解业务。要了解领域模型，如何运行，这个产品正在解决用户的问题。而问题出现后，如何量化这个问题，解决问题。老师平日不会教这种东西，也不会教你。他们需要自己实习和体验。
实习期间，上级可能会给你分配一项任务。您可以主动“逼”自己去问：为什么要处理这部分数据，是为了验证什么问题？为什么这个问题可以通过获取这部分数据来论证？ ...有意识地通过这种方式磨练自己的思维方式。
不要做别人告诉你的任何事情。要知道自己为什么要这样做，我目前的解决方案是否是最好的解决方案，我们需要站在业务端思考。
怎样获得 Data 面试机会？
单纯依靠海投这一招很难获胜。假如国际学生想要在艰难的求职环境中获得面试机会，他们必须做好准备。 Networking。
WST 有一家硅谷科技公司 DS 的 mentor 透露，自己在这里 recruiting 那时候，网申大概投了 200 大部分的简历都没有回应，而且他能得到面试的机会也是靠的。 Networking � �
"在 Linkedln 写一段，开头：我是： XXX，优点是什么，对公司的职位非常感谢，传出朋友的邀请。大概 25 通过邀请，个人最终会有大概的机会。 5 个人愿意 refer 您。这一比例已大大高于网上申请。”
Networking 定位要精准，并非每个人都要去 Networking，这里要根据情况进行讨论：
如果是大公司的话，就找那些 second-year；如果是中小企业，你可以找到更高职位的人，比如， partner、manager 所有这些都能找到。
并找到合适的人，试着找一个和你想要的职位相同的人，这样他们就会给你。 referral 这样会更直接有效一些。
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没有标准化和恶魔式的训练，何谈年薪百万？
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