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各位兄弟姐妹,烦请过来人帮忙评估一下小弟的背景能申什么样的学校。一年前其实在这里问过,当时被打击的很没信心,一年来工作有些变化,也考了GMAT,还烦请过来人帮忙再看看。我写的很多,很啰嗦,确实也比较迷茫,两眼望去感觉自己全是劣势,还没有仔细挖掘自己的优势。恳请各位兄弟姐妹不带任何同情心地帮我评估一下,有砖头也尽情的拍,我能受得了。。。
本科:top2,数学+经济学,数学2.84/4.00,经济学3.3x/4.00,评过北京市优秀毕业生。GPA本科GPA确实是太低了,我打算申请的时候不填本科GPA,我校的GPA也只是个用特殊算法算出来的参考值,成绩单上并没有GPA这个数,换句话说GPA就算写上了也无从考证,还不如不写了。我对渣成绩的“辩解”是:1.我们专业不curve,我不了解最后我系平均分多少,但应该是不到3.1的。2.我的心思在数学的应用上而不是纯数学理论上,尽管我总成绩差,但主要是纯理论课程拉低的,应用类的课程分数都是学院里排名比较靠前的,并且经济学双学位中数学含量较高的课程我都是90分以上。3.我校的给分尺度和国外不一样,我在国内读本科时GPA低,但我在美国读硕士GPA就高,说明我在美国的评分尺度中算学习很好的。
硕士:美国某target,经济学,GPA3.94/4.00。如果需要的话有professor能以推荐信的形式证明我的学习能力优秀。硕士阶段不知道还有啥能用来证明我学习能力真的不差。。。大家有啥好建议吗?
考试:GMAT一战740,V40Q50,IR只有4可能太低了点;TOEFL早年裸考过一次109,如果需要重新考的话应该不是问题。GMAT一战感觉有点蒙,分数低于预期,我觉得努努力还能提高一些。
工作:2.5年大陆金融经验,类投行+资产管理(这里解释一下,之所以这么早就申MBA是因为大陆金融行业下滑态势非常明显,业务量一天不如一天,多等一年也很难在简历上加什么有价值的东西)。以下捡和海外金融行业有共性的工作说:第一年做类投行业务类似于美国的CDO manager,第一年成长迅速,很快就担任项目经理承担项目管理职责,有不错的leadership experience。之后业务调整为alternative credit investment,随着市场和经济形势的下滑,工作饱和度也下降了不少,但还算有一些不错的impact,曾一己之力把部门的CLO B piece investment做起来了,后来也做一些macro strategy方面的工作。给部门带来过一些digitalization方面的创新,独挑过一类alternative asset的投资研究并做到国内领先水平,这些都是能在essay里拓展一些的经历。我的WE在金融行业的pool里比较的话大致处于这样的水平:比海外做金融的同龄人差,比大陆投行做IPO和并购且有很强modeling skills和项目管理能力的同龄人差,比大陆资产管理行业的绝大部分同龄人号,比大陆投行以paperwork为主的analysts好,在structured credit investment这个细分领域里比国内外绝大部分同龄人好。回国前在美国一个顶级智库做过4个月实习,主要是labor economics research,这段经历不太juicy,顶多用来给WE凑凑数以及体现我有能力在英语环境中工作。
课外活动:本科阶段有两段1年左右的公益经历,第一段是教育相关的,太多年没联系了已经没人能帮我verify这段经历了,另一段是小额公益信贷,可以verify。回国工作后有将近一年的公益咨询经历,多少还算有点leadership在里面吧。
leadership:从业第一年的leadership exposure比较超前,达到了很多同行2~3年的水平,但后因行业下滑以及业务方向调整等问题,leadership越来越少,最近一年做投研,这个工种不容易提现leadership,如果说MBA看中leadership和impact,那可能我第一年比较重leadership,后面比较重impact。
其他无关事项:CFA三级、前业余运动员、吉他手、MCM二等奖
career goal:希望走两条路之一:1.短期银行/投行->中期fintech产品总监->长期开一家金融咨询公司,专门帮助传统金融企业向fintech转型。2.短期big tech(Google, Amazon等)->中期fintech商业总监->长期和第一条路一样。思路其实很简单,积累足够的经验和知识后(fin的知识或tech的知识),向fintech转型。这个想法和几个国际大投行最近一年在做的事有些类似,这个发展方向我其实想了蛮久了,从刚开始工作的时候我就坚信fintech是金融的未来,我在现在的工作中也一直在努力推动我们团队和部门往科技上变革。我不认为我需要去学成一个data scientist或者码农,这个世界上data scientist和程序员已经够多了,我觉得更需要懂一些data science但懂商业的人去推动data science在金融乃至其他很多行业中的发展。我曾经用了一个月时间把我负责的一个证券化项目中的几乎所有环节都自动化了,流程中的所有paperwork和海量的数据分析全部自动化,从此耗时一周多的工作一天就能完成而且还更精确。我并非统计或者CS专业,也没有编程的底子,我觉得做这件事最需要的也不是编程能力,任何人都可以自学编程或者找个CS系的实习生来做。我觉得fintech更需要的是能把已有的技术推动成商业产出的人,这不是读MS能培养的东西,反而MBA更合适。
我的目标是申美国S16,加拿大U of T和Ivey,以及欧洲的INSEAD, IMD和IESE。把上述所有学校排个序的话,我最想去的是CBS,其次是MIT,UC Berkeley和NYU,再次是IMD和IESE,其他的就没什么偏好了。这么排是因为我看中三方面因素:海外求职难度、学校品牌和知识锲合度。欧洲和加拿大更多的是出于海外就业考虑,签证政策相对友善一些而且这几个学校的录取门槛相比美国要低一些。另外,长期想做fintech的话在MBA期间浸泡在一个比较技术化的氛围里我觉得是有帮助的,所以我把MIT和Berkeley放的很靠前(虽然这俩我大概率并没有什么机会录取)。
抱歉打了这么多字,有任何想法或者意见都欢迎您尽情的提。鼓励也行,打击也行,我就希望能得到一个客观准确的评估,好有针对性的调整我的申请策略。谢谢大家!
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