Career · 求职

先判断,再努力。

这里的每一个案例,都有一个关键的判断节点;那一步对了,后面的努力才更有胜算。

三种起点

不同的起点,不同的走法。

前期规划

大一大二 · 0–2 段实习

从零布局第一批经历,每一段为下一段创造资格。

▸ 大二拿下高盛、美银、千禧资本的,是这批人。

求职进阶

在读或应届 · 已有 3–4 段实习

方向收敛、叙事重构、表达打磨。把手里的牌,打成 offer。

▸ 入学前布局,开学后上岸 EY 风险量化、一轮拿下 DoorDash / Bloomberg / Oracle 的,是这批人。

职业规划与选择

工作 3–5 年

转型、跳槽、读书、换市场。先把下一步想清楚,再动。

▸ 跳槽涨薪 30%、MBB 转战略,是这批人。

01
Career · 求职服务

从方向与简历,到面试与 Offer 选择。

求职依次处理方向、布局、叙事、表达与技术。

第一步:求职定位与简历
方向与赛道判断决心、性格、经历、技术四样各在什么水平,决定走海投还是走 networking、能冲哪一档。先判断,再努力。
简历2 小时左右深度了解你的每个经历(实习、项目、科研、社团等),重新撰写经得起面试官追问、并且按照岗位和行业突出的简历。
准备布局从目标岗位倒推准备顺序、经历布局与投递节奏。
交付所有咨询内容的整理总结、你接下去的 To-do list,以及完整简历。
第二阶段:面试与全程求职 · 结合第一步的判断,再定课程安排
行为面试不背模板。先讲好你的每一段经历,再把同一段经历按不同岗位、行为面试题目进行侧重调整。
技术面试根据行业不同,匹配专业导师进行联系:金融的 technical 与 market sense,咨询 case framework building + mock,数据与技术岗的专业训练。更多请见导师 cover 的行业 →
Networking根据情况需要,进行 Networking note example 修改、跟同一个行业里面的 mentor 进行 Networking mock,再根据 mock 情况进行反馈。
课后练习系统结合 GoPrep × AI,当堂讲过的题目课后进系统,练完第二天收到批改;反馈基于课上内容和 GoPrep 的面试方法,不是通用 AI 的泛泛建议。了解 GoPrep AI →
1v1 答疑服务期间由创始人 1v1 负责文字答疑,解决课上、投递、求职过程中出现的问题。
Offer 判断多个 Offer 之间的岗位、团队、身份与长期路径判断。

全程 1v1,没有任何录播课。每节课都针对你当下需要改进的地方进行个性化教学;课堂录音和文字稿都会同步给你。

部分 Offer 去向

Selected Offers

以下求职去向,均基于真实记录整理,已做隐私处理,仅展示部分。

2022–2026

投行 · 咨询 · 金融

McKinsey
Goldman Sachs
J.P. Morgan
Bridgewater
Millennium
UBS

科技 · 数据

Meta
Amazon
Microsoft
Bloomberg
Spotify
Capital One

消费 · 时尚 · 其他

LVMH
Hermès
L'Oréal
YSL
Samsung
Comcast

更多去向,在下面 30 个真实案例里 ↓

求职案例

我们只从人本身出发,不把所有人推向同一条赛道。

因为这是你的故事、梦想和人生。我们带你一起实现。

我的背景
目标行业
共 30 个案例

2.7 GPA · 8 年经验 → 第一轮全部被拒 → Michigan Ross 10 万美元奖学金 + 三星 GSG

此前,她通过另一家中介完成的第一轮 MBA 申请全部被拒。2.7 GPA,8 年工作经验,原来的方案没有把这段经历的价值讲清楚。我们把 8 年的项目按主题重新梳理,将主线重构为用科技和传播推动女性获得更多机会,并重点申请重视社区影响力、女性参与度较高的项目,同时安排校友沟通。她拿到 Michigan Ross 录取和 10 万美元奖学金。

但拿到录取那天才是起点:MBA 招聘从入学当年的 9 至 10 月就已经开始,所以英语表达、行为面试和案例面试必须在开学前全部打磨完。她说比高考还累。最后她拿到三星顶尖 GSG 项目 offer,总包超过 22 万美元。

经历不是散的,重新讲一个对的故事。

高中生 → 中外合办大学 → 牛津古典学

她在准备高考,计划本科国内、硕士出国。聊天时我问她喜欢做什么,她说起文学的时候整个人都亮了。但她的规划是一条标准路线,走下去她的文学天赋会被埋没。我建议她选择一所此前从未考虑过的中外合办大学,在本科期间参与国际课题,为自己打开另一条通道。她现在在牛津读古典学。

放弃标准路线,选一条能让她真正发光的路。

大二开始规划 → 美国四大审计 → 现任经理

她的学校没有 US News 排名,所有人都叫她放低目标。她大二就来找了我们。我们看的不是学校名字,而是她这个人本身。我们进一步比较了四大不同办公室的招聘规模与竞争强度:选对办公室,进入的概率完全不同。她拿到了美国德勤审计的 offer,现在已经是经理了。今年她回来找我们做 MBA 申请。

大二开始布局,不被学校标签定义。

陆本财经院校 + NYU → 入学前半年布局 → EY 风险量化

陆本财经院校,NYU 经济硕士,零美国经验。但我们没等她到了再说,入学前半年就开始布局:锁定风险量化方向,安排匹配的实习,7 月投递。她直接上岸 EY 风险量化,这时候她的大部分同学连 networking 都还没开始。

比别人早半年出发,方向还是对的。

Marketing 背景 → 调整申请地区 → 法国 → YSL

她想去美国读 Marketing 硕士。我们不建议她继续这条路径:对国际生而言,这一方向愿意提供签证支持的岗位相对有限,招聘也越来越偏向数据能力。但欧洲市场更看重垂直领域的深度经验。我们帮她转向法国高商,并利用 gap year 在国内补充时尚行业实习。她最终在法国拿到了 YSL 的 offer。

市场选错了,换一个。

大四错过咨询招聘 → 哈佛硕士 → 麦肯锡

Top 30 美本经济。她大四想进咨询,但当时招聘已经结束。综合她的背景,我们规划了一条更长的路径:先申请哈佛硕士,并在入学前开始准备 MBB 招聘。因为起步够早、方向够准,她最终成为该硕士项目当年少数进入麦肯锡的学生之一。现在她已经跳到摩根大通做全球战略。

不走捷径,走对的路。

本科非科班 → 哥大 DS → DoorDash & Bloomberg & Oracle

本科不是 CS,回国做了一年数据科学,想再次出国转码。直接申请 CS 竞争力不足,我们改申 DS,并选择了 1.5 年制项目,为她保留一个完整的暑期实习窗口,也不耽误校招节奏。她还主动通过 LinkedIn 联系校友,争取内推并获取一手招聘信息。最后她拿到多个软件工程 offer。

转型需要的是路线图,不是一句「去学编程」。

Duke vs 多伦多 → 选择多伦多 → TD 银行 Risk Associate(跳级)

加拿大本科,她同时拿到了 Duke 和多伦多 Rotman 的硕士 offer。但她真正看重的是长期身份与工作生活平衡,并不追求前台岗位的光环。我们建议她放弃 Duke,选择多伦多,同时补充风险管理方向的实习,再将北美求职方法应用到加拿大市场。她进入 TD 银行风险建模组,并以 Associate 职级入职。

名校不等于对的学校。选适合你人生目标的那个。

简历面试一路辅导 → 三个 offer 里选了 RBC → 三年升经理

加拿大本科,哥大硕士。我们从简历改起,一路做面试辅导,最后她同时拿到高盛、摩根士丹利、RBC 三个 offer,职级和岗位各不相同。选择的关键不只是公司名气:RBC 当时正在美国扩张,新团队不断开放岗位,晋升空间也相对更大。因此我们建议她放弃另外两家名气更大的机构。她最终选择了 RBC,三年升任经理,成为该团队晋升最快的员工之一。

拿到 offer 不是终点,选对 offer 才是。

三段实习全在大陆 → 哥大硕士 → 汇丰香港 Relationship Manager

非 985/211 本科,哥大硕士在读。三段实习全在大陆,没有任何港资全职经验。但我们看完之后判断:问题不在履历,在表达。RM 是一门双边生意:对外要能帮客户解决问题,对内要有 risk mindset。她的实习里两边各有一半证据,缺的只是把它讲成一个故事的人。

不是去补经历,是把已有的经历讲对。

定向沟通与推荐 → VC 投资者关系,促成 1.5 亿美元交易

台湾本科,UC Irvine 硕士,当时还没有美国金融全职经验,履历是奢侈品门店实习、自己做的宠物食品测评平台和电商运营顾问。这份履历在系统筛选中不占优势,因此我们没有把海投作为主线,而是发挥她外向、善于建立联系的特点,通过定向沟通、校友交流和行业推荐寻找机会。她最终进入一家 VC 负责投资者关系,并参与促成一笔 1.5 亿美元交易。她真正的三张牌是加州的地理位置、外向的性格和创业履历,没有一张写在专业栏里。

系统筛选看不见的优势,要通过真实沟通呈现出来。

纯文科本科 → 数据方向硕士 → Capital One Senior BA

Top 40 美本国际研究,纯文科,零量化训练。硕士读的是哥大 QMSS,数据方向。转数据这条路上,最没用的是空喊「我对数据感兴趣」。我们让硕士项目本身做跳板,再用项目和实习把「能做数据」变成可验证的证据。招生官和面试官看的从来不是专业名。

不用专业证明自己,用证据。

农业金融本科 → 利率衍生品 Desk Quant → PIMCO

农业金融本科,Cornell 双硕士。四年半买方对冲基金分析师,CFA、FRM 双证,经历多到写不下。履历长的人往往输在什么都想写。十张硬牌一起打,等于没有牌。我们做的是减法:只挑一张打透。她先进了风控,再从内部转岗到利率衍生品 Desk Quant,从中后台切进了前台量化。农业金融这个本科专业,没有出现在任何一轮面试里。

专业是 18 岁选的,履历是 28 岁攒的。

数学本科 → Cornell Law → 顶级律所 Corporate Law

Top 25 美本数学,Cornell Law JD。数学转法律,跨度很大。跨度大本身不是问题,问题是能不能给出一条可以 defend 的证据链:法学院的诊所实务、研究助理、暑期 Associate,一步一步走完,跨度就变成了特点。

跨度不需要解释,需要证据。

本科葡萄酒专业 → LVMH 旗下高端酒庄 Winemaker

葡萄酒专业,听起来完全没有就业面。但不是所有人都需要转行。专业本身就是资产,问题只是把它放进哪个市场。我们围绕这个专业本身做简历和面试培训,最后她进了 LVMH 旗下的高端酒庄做酿酒师。

不用逃离你的专业,用它。

两年陪跑 → Public Finance Analyst,毕业即上岸

Top 30 美本经济。履历是图书馆信息台助理、经济社团负责人和学生咨询项目带队,没有任何一段高度相关的金融机构实习。经历的名称不够亮眼,就把内容写深、讲实:她带队完成的咨询项目,按照真实项目的标准梳理和呈现,同样可以证明她做过什么。经过两年准备,她毕业时顺利入职。

已有经历不够亮眼,就用内容证明它的分量。

两段短实习 + 学术项目 → BBH,半年升 Senior

Top 30 美本,Cornell 硕士。实习只有两段,其中一段只做了一个月,剩下都是学术项目。短实习不等于没内容。我们把学术项目按行业标准重写,补足「做过事」的证据密度。入职半年后她升了 Senior。

不是经历太少,是没写出密度。

纯学术背景的经济学博士 → Microsoft 研究实习

Top 30 美本经济+数学双学位,UT Austin 经济学 PhD 在读。全部经历都是学术,工业界经历为零。但学术不是短板,是一份还没被翻译的资产。把在研的课题按工业界关心的问题重新表述,它立刻就有了落点。

不是学术没用,是没翻译。

五段跨行业实习 → 摩根大通 Risk → Bridgewater

实习横跨 IT 咨询、信托、车企战略、互联网 BA、再保险,五段分属五个方向。而且 12 月毕业,10 月才开始投递。我们做了两件事:赛道上选 Risk 不选 BA。BA 岗位较少,愿意提供签证支持的雇主也更有限;相比之下,Risk 对既往行业背景的限制相对更少。叙事上,散着讲等于没有方向,串起来讲就是跨行业的风险视角。投递和面试培训同步启动,不等拿到面试再练。

经历不用一致,逻辑要一致。

美国第一回合失败 → 转向新加坡 → 获公司工签支持

文理学院本科,哥大 ERM 硕士。第一回合在美国拿到了麦肯锡和高盛的面试,但准备不足,最终都没能走到录用。第二回合我们调整了地区:美国 H1B 需要抽签,而新加坡工签的资格要求更清晰,达到条件后确定性相对更高。部分毕业生也可以先以实习岗位切入,再争取转为全职。她先进入公司做合规实习,几个月后转正,并获得公司工签支持。

选地区就是选确定性。

Top 70 美本 + Rochester 商业分析 → 靠 networking 拿到美国全职

Top 70 美本经济,Rochester 商业分析硕士。三段实习分别在微软北京、德勤北京和一家国内咨询公司,全部在大陆,但她想留在美国。这类履历通过系统海投很难获得回应,因此我们把重点转向定向沟通、校友联系和行业交流。她最后拿到的全职 offer,不是来自海投,而是来自持续建立的真实联系。

此路不通,就走另一条路进去。

首次出国 + 多年国内数据分析 → Amazon

陆本,多年国内数据分析师经验,第一次出国读书,读的是东北大学的 Align 项目,专门给非科班转码的。最关键的一点是:她没有等到入学再开始。项目还没开学,人已经在刷题、做项目、准备投递了。开学即投递,直接上岸 Amazon 实习,再转全职。

转码不是从开学那天开始的。

非科班转码 → Pearson 实习撬到 Veeva 全职

本科没有排名,也不是 CS,硕士读 Georgia Tech,转码意志非常坚定。我们的判断是:第一步不该冲全职,该冲实习。先把一段像样的实习拿到手,后面投更好岗位的几率才起来。她先进了 Pearson 做 SDE 实习。拿到这段实习之后重新找了一轮,最后去了 Veeva 做全职,薪资更好。

先够得着的那一步,才是最快的一步。

正统 CS 本科 → 哥大工程学院 → Meta

CS 科班出身,硕士读哥大工程学院,国内有支付宝和两段大厂实习。对部分 CS 学生来说,如果目标是最大化学校平台的价值,未必一定要选择以 CS 命名的项目。她选择了哥大工程学院的项目,毕业后进入 Meta。

项目名称未必最重要,学校平台与招聘资源同样值得考虑。

申请端的一个选择,求职端的三年 → 高盛

加拿大本科,近三年全职股票研究,覆盖过 118 家公司,CFA、FRM 双证。这个条件原本可以申请 MBA,但她当时选择了哥大应用分析硕士,而美国 IBD 很少从非 MBA 硕士项目招聘,这个项目选择显著缩小了她进入美国 IBD 的机会。约束已经形成,我们只能在现有条件下寻找最优解:在读期间补充美国本土经历,并把目标调整为硕士身份更有机会进入的大型企业岗位。一年内,她先后拿到实习和全职机会,并最终进入高盛。

申请与求职本来就是同一条路径,需要放在一起规划。

大二一年攒四段经历 → 对冲基金实习(香港)

Top 10 美本统计学,大二。低年级最大的资产就是时间。一年之内,医疗器械数据分析、咨询兼职、PE 实习、VC 尽调四段串起来,大二就进了对冲基金,同龄人这时候还在写第一份简历。

越早开始,越有时间试错,也越有选择余地。

转学生 → 本科四大审计实习 → 三年后 MIT

从一所美本转学到 Top 20 美本,统计与数据科学。转学不是履历断点,而是两段成长经历的连接点。本科期间我们帮她拿下了四大审计的实习 offer。三年后她回来做美硕申请,我们帮她申到了 MIT。

转学不是减分项,关键是如何连接和运用这两段经历。

国内游戏行业跳槽 → 月薪 2.6 万涨到 3.4 万

四五年工作经验,在国内游戏行业。问题不在能力,而在表达方式:面试时习惯从头到尾讲执行细节,反而掩盖了自己的管理能力。实际上她带过团队、承担过不少管理工作,只是从来没有在面试中充分呈现。我们让这部分成为面试重点。最后底薪从 2.6 万涨到 3.4 万,涨幅 30%。

你做过的事,比你讲出来的多。

美本回国求职 → 腾讯

Top 60 美本商业分析,实习多在中小公司。回国这条赛道,评价标准和美国完全不是一套。简历要用中文写,重点也要换。中文简历改完之后,面试邀约的数量立刻变了。

换市场就要换语言,不只是翻译。

三个求职周期,三次上岸

Top 30 美本,哥大 SIPA 硕士。美本校招拿到 Comcast 的 FP&A 实习,有 return offer,公司甚至答应给办身份,她还是选择了去读研。硕士校招拿到 Spotify 的 FP&A 实习,硕士社招拿到全职。三个求职周期,三次都上岸。

每一次都提前准备,就没有哪一次是靠运气。

这个组合暂时没有对应的案例。
换一个筛选条件,或者直接来聊,你的情况我们大概率见过类似的。

关于身份:以上案例中仅两位持美国绿卡(已在案例中标注),其余全部为国际生。

价目

价目与合作须知

第一步 · 求职定位与简历Positioning

求职定位与简历90 分钟深度沟通 + 路径判断 + 一份简历6000元

第二步 · 面试与全程求职Full service

投行前台 / 咨询 / JD 求职陪伴 3 至 6 个月以上12–15万元起
其他行业陪伴约 3 个月5–8万元

按服务目标、周期与范围定价,不按单节课出售。完成前期评估后,会在合同中明确服务内容、辅导次数和退款标准。

合作须知Before we start

关于退款

课程类服务会在合同中写明服务内容、辅导次数与退款标准。如果提前拿到 Offer,未使用的部分可以按约定退还,也可以保留至之后需要时使用。

关于名额

一个申请季最多带 10 位全程申请学生,求职项目也会根据当期容量控制名额。工作室没有客服和销售,从第一次沟通开始就是创始人本人与你对接。

不为了增加课时而增加课时

基础知识优先通过结构化资源完成,课堂集中用于诊断、校准和高价值反馈。

我们不替你执行

但会给出清晰的节奏、方法与反馈。投递、练习和最终行动仍需要由你完成。

求职之前

申请与求职本来就是同一条路径,需要放在一起规划。

留学申请怎么做 →

没有一个案例和你完全一样?

方法可以参考,人生不能照搬。

这些先例的意义,从来不是给你一条现成的路,而是证明:每一条路,都可以被走出来。