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楼主: hukjia
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[校友答疑] [AMA]Schulich13届校友在线答疑:聊聊你想知道的关于加拿大的一切

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71#
发表于 2020-6-2 05:37:27 | 只看该作者
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72#
发表于 2020-6-2 18:25:29 | 只看该作者
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73#
 楼主| 发表于 2020-6-3 01:28:37 | 只看该作者
Momoyu4444 发表于 2020-6-1 22:57
赞一下楼主!不知道大佬对金融行业有了解吗?对于读Mfin的中国留学生(network不占优)来说,有没有什么相对容易申请一些的对口岗位?
Momoyu你好,有了解的,我做咨询的时候客户基本上都是financial services

我觉得如果你读Mfin,你基本上不network就很容易进入一个失业的状态,Mfin一年的program,基本一开学就recruiting season压上来你要参加各种各样的招聘活动。Mfin在找工作的时候的leveling和undergrad差不多,主要原因是大部分读mfin的经验都不会特别多,很多都是undergrad读完直接上mfin。

我觉得mfin也属于那种比较general的program,很多职位都能target,但是没有一个特别特别对口的工作。如果networking不是很强,我觉得可以target一下银行middle office / back office类的工作 (BA/reporitng)。总的来说并不是特别好找,如果你不想networking的话。

我会建议不想networking的朋友读一下技术性比较强的masters走technical路线,那在networking和soft skills上的要求会小很多。

希望我的答案对你有所帮助。

74#
 楼主| 发表于 2020-6-3 01:33:18 | 只看该作者
王王王要加油! 发表于 2020-5-30 10:52
想问下楼主对麦克马斯特的Mfin项目了解吗,因为个人原因最终选择了去麦马,希望以后能留在加拿大,但是又担心因为初次去加拿大没有工作经验会不会找工作很难,谢谢楼主!!!
你好,我对麦马的Mfin program有一些了解,Mfin的话我的感觉总体找工作压力还是挺大的,主要限制的因素有两个1. 整体的soft skills gap会比较大一点,然后很多人没有意识到networking 的重要性 2. Mfin是属于那种啥都可以做的program,所以对口性并不是很强 3.Mfin program时长较短,所以给你的让你自己慢慢适应,提升自己的时间不多

我的建议是:先要意识到the competitive nature of job market然后提前开始准备,主要要提升networking,communications skills,对具体就业方向要有个更清晰的了解,然后重点提升就业方向领域的了解和人脉。

75#
发表于 2020-6-3 10:06:10 | 只看该作者
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76#
发表于 2020-6-3 16:02:54 | 只看该作者
请问楼主现在queen和shulich的ai专业的就业方向是什么啊,去做data scientist吗,在加拿大的话这个方面去是银行或者一些基金(粘金融)好还是去专门的科技AI公司或者有数据科学team的公司好呢,谢谢
77#
发表于 2020-6-3 20:42:40 | 只看该作者
sdbhhhh
78#
发表于 2020-6-3 21:04:22 | 只看该作者
DD
79#
 楼主| 发表于 2020-6-3 21:58:44 | 只看该作者
fransssss 发表于 2020-6-3 16:02
请问楼主现在queen和shulich的ai专业的就业方向是什么啊,去做data scientist吗,在加拿大的话这个方面去是银行或者一些基金(粘金融)好还是去专门的科技AI公司或者有数据科学team的公司好呢,谢谢
你好Franssss,我觉得AI这个program本身比较新,我的理解是这个不是纯的Data scientist的方向,而是更偏RPA(robotic process automation)这块。因为AI实际上的应用层面来说目前在商业领域implement最多的就是RPA,加拿大很多的金融界的公司都在开始automate一些比较基础的back office functions。

如果你要做data science这一块,我建议考虑Queens的MMA(这个更偏向比较初步的data analytics方向,而不是绝对意义上的data science),或者多大 (MMF)/滑铁卢偏数学和data方向的硬核masters或者phd programs。

从就业方向讲,我觉得银行的应用还是相对非常慢的,如果你想做最尖端的,建议去科技AI start-up(加拿大有好几家),或者咨询公司的AI team(Deloitte Omnia)比较好一些。虽然是发展不错的行业,竞争相对来说还是比较激烈的。
80#
发表于 2020-6-5 00:37:32 发自手机 Web 版 | 只看该作者
学习了
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