极限对调：学科混子一脚踏入顶级大厂！
本人本科数学，硕士又读了CS，辅修经济学。至于真正喜欢的是什么，其实我也不太了解。
这么做其实出于小小的贪心，一开始的想法是“也不知道哪个适合自己，哪个也都想试试”。
很感谢遇到了直通硅谷，让我找到了自己最适合的path，成功上岸了顶级投行Barclays！
什么都学，什么都不舍得放弃
前面也简单说了下我的情况，作为一个爱纠结的天秤座，真的很难做决定，当然也包括求职。
大家都说要刷题，于是我也刷；说要看面经，于是我也看；花了不少时间精力甚至金钱，仍觉得一无所获。
后来我选择继续读研。有一次与已经进大厂做SDE的大学室友聊天，他推荐了我直通硅谷——他大三那阵就报名了，通过机构的帮助拿了实习又拿了全职OFFER，可我那时候根本没当回事。
于是在他的介绍下，我也预约了顾问导师进行免费资询。顾问导师也是蛮火眼金睛，一眼看出了我的纠结。
走SDE，可以；走DS，也可以。但就是……没有一技之长。我自己更prefer SDE，但辅修的经济学呢，就这么浪费了吗？
顾问导师听出了我话中的不甘，推荐我了Quant，且说Quant里的Developer职位非常偏爱CS+经济学的候选人。
我燃起了新希望，听完导师讲解后，又花一个周末专门查了很多资料，最终决定，就冲这个了！
还在迷茫无措，无法决定career path？
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Project：打回，重做！
由于我在美西，考虑到时差原因，直通硅谷特意为我匹配了D导师，总公司是纽约顶级大厂，base在湾区做Developer。
我对D导师超级满意，他非常细心负责，也总是为我考虑。
比如最开始，一些非常basic的知识我都不了解，他给我布置了很多homework，让我自己做research，下次上课再共同探讨。“宝贵的1v1上课时间要学最有用的东西”，老师这样说。
我们先简单过了一遍简历，他说如果自己来做面试官的话，这个背景是不错的。但！往下问问题的话，没什么可拓展，在这种情况下，很容易被其他更优秀的候选人顶下去。
于是，他带我做了一个金融方向的project，替换掉了简历中原有的、稍微偏一点的项目。
从头开始搭模型真的很难，做了一个多月，连策略评估导师都让我尽量自己做，不过实在是卡住的话，他也会第一时间给我指导。
这一个项目做下来我有种涅槃重生的感觉……之前又自学又刷题，学了个寂寞，操作了一回什么都会了，Data各种清洗啊挖掘啊都不在话下。
虽然前期付出很多，但回报率也真的高，导师自己就是业内顶级大厂的嘛，project应用的语言、技术栈场景什么的都是业内认可度极高的。后来我面试的时候，面试官还夸我，“这个项目很有意思”。
而我之前自己做的、运用了Meachine Learning的项目被保留了下来，导师说Machine Learning预测的结果在业内很受认可。
虽然我的项目和ML有关，但其实我上学期间学的不多，还被导师抓到稍有逻辑问题。于是导师带我从头go through了一遍这个项目，重写了bullets，跟重做一遍也没什么区别了。
面试官：这都知道？加分！
导师还经常和我说一些工作中会应用到的东西，毕竟现在的学习是为了过面试，但是进入公司之后又是长久战。
我在潜移默化中建构了金融相关的知识体系，感觉对我的Barclays面试加了很多分。
我是9月份海投的，收到OA后，和另一个同收到OA的小伙伴取得了联系。后面我们也互通了面试细节，感觉面试官会根据背景调整面试内容，他是纯CS专业，面试官问的就只有算法什么的。
但到我这，编程我能记住的是binary search；统计问得多，比如Monte Carlo、线性代数等等。
面试官还针对我的金融项目问了很多问题，也问了一些目前的金融形式你如何看待之类的，也不知道是不是附加题。Anyway，如果没有D导师，后面那些高级的发散性的问题我是万万回答不出来的。
其实11月Superdry之前导师带我Mock过4、5次，大概是我表现得太明显，导师特地发信息安慰我：“很多东西你们想错了，不过我早几年也这样。其实我们面试是为了找合适的共事者，而不是刁难你们。”
这番话点醒了我。真正面试时就稳了很多，题不能说多难，只是又多又杂，很考验心态。我觉得我表现还是蛮不错的，差不多一个多月后收到了OFFER。
我对这个OFFER还是很满意的，Barclays也是投行内的前几名啦，导师也很替我骄傲，他说从big name踏入这个领域，对我以后的职业生涯非常有帮助。
我也知道自己需要学的还有很多，好在有D导师做我的榜样，希望以后能成为和他一样的大牛~
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