在美求职如何上岸穆迪数据工程？

在金融与科技深度融合的当下，对冲基金中的数据工程师成为了热门岗位。他们手握数据密钥，通过复杂算法和模型，挖掘市场潜在规律，为投资决策提供关键支持，在金融市场的风云变幻中发挥着不可或缺的作用，吸引着众多求职者的目光。

最近，我们邀请了机构求职导师Lainey，分享她纽约大学金融工程毕业后上岸Moody's数据工程的经历。

海投600+简历，两年上岸

Lainey本科主修商业，辅修数学，后来又在纽约大学攻读金融工程硕士。在读研期间，她发现自己对数据编程更感兴趣，于是成功转型成为一名数据工程师，如今在对冲基金公司从事相关工作。

转型难点在于商科背景的她，面对数据库架构、ETL（数据提取转换加载）等技术课程时一度吃力。补足计算机基础是关键，尤其是SQL、Python和云计算工具。

在分享求职经验时，Lainey提到自己求职第一份工作时面临诸多挑战。当时她还在等待OPT，只能先在一家初创公司做志愿者工作。为了找到全职工作，她开启了疯狂海投模式，每天从早上9点到12点投递简历、优化简历、练习行为面试问题，下午则集中精力攻克技术问题。据她回忆，当时投了六七百份简历，才拿到四五十个第一轮面试机会，经过层层筛选，最终拿到Moody's 和 UBS的数据分析岗offer。

Lainey的求职之路从硕士期间起步，节奏紧凑：

• 研一暑期：在初创公司HireLook以志愿者身份积累实战经验（因OPT限制无法正式入职）；
• 研二秋招：开启“疯狂投递”模式，每天上午投简历、下午刷题，最终收获Moody's和UBS的Data Analyst Offer；
• 职场进阶：两年后跳槽至对冲基金，专注数据工程，目前负责搭建量化交易数据管道。
• 投递策略：海投600+岗位，校招与LinkedIn结合，内推成功率显著高于海投。“第一份工作最难，但坚持下来后猎头会主动找上门。”

岗位区别与求职建议

谈到数据分析和数据工程的区别，Lainey表示，数据工程更侧重于数据架构的搭建、维护，以及ETL管道处理，需要扎实的计算机科学基础和编程能力；而数据分析则更偏向于数据报告和简单建模，常用工具包括Tableau、Excel和基础Python等。不过，她也强调，不同公司对这两个岗位的职责划分会有所不同，存在一定的交叉。

Lainey结合自身经历解析两类岗位差异：

• 数据工程师：偏后端技术，需掌握SQL、Python、Airflow等工具，熟悉AWS/Azure云架构，核心是搭建高效稳定的数据管道；
• 数据分析师：偏业务解读，常用Tableau、Excel，侧重数据可视化与简单建模。

她选择数据工程的理由：“技术门槛更高，职业发展空间更大，且买方公司对代码质量要求严苛，适合追求挑战的人。”

对于求职过程，Lainey建议同学们根据不同岗位准备多份简历，突出相应的关键词。比如，数据工程岗位，SQL、Python、云架构（AWS、Azure）、Snowflake、Airflow等都是重要关键词。她还提醒大家，现在海投难度较大，因为有AI筛选简历，所以最好通过内推的方式求职，可以利用LinkedIn联系职场人士寻求内推机会，发送消息时直接表明来意即可。

Lainey总结数据工程岗的核心竞争力：

• 编程语言：SQL、Python必考，LeetCode高频题需反复刷；
• 云架构：AWS、Azure、Snowflake至少精通其一；
• 数据工具：Airflow（任务调度）、dbt（数据建模）、Linux基础；
• 加分项：了解量化金融基础，能快速理解买方业务需求
• 新人建议：“不必苛求全栈精通，但需在简历中突出岗位匹配的关键词，AI筛简历时更易过关。”

面试技巧与行业趋势

在面试准备方面，Lainey说行为面试很重要，要把面试当成对话，了解公司的文化、工作生活平衡等情况，判断公司是否适合自己。遇到刁钻问题，比如频繁跳槽的原因等，可以提前准备，运用 STAR方法回答。她还推荐大家利用ChatGPT来准备面试问题。

作为“面霸”（累计面试30+公司），Lainey分享心得：

• 技术面：SQL窗口函数、Python数据处理题高频出现，刷题重在总结规律；
• 行为面：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，避免过度谦虚，“学会把自己‘卖’出去”；
• 反向提问：主动了解团队文化和工作模式，“面试是双向选择，别怕暴露真实需求。”

关于行业趋势，Lainey介绍，目前金融科技公司和科技公司对数据工程师的需求较大，尤其是应用数据工程师。不过，这类岗位在项目规模扩大时，可能需要资深人士带领。从性别角度看，她认为在数据工程领域，男女没有明显的求职优势差异，交流能力强的人会更有优势。

行业趋势：AI与买方需求爆发

• AI应用：ChatGPT等工具已渗透日常，用于辅助写代码、优化文档，但核心逻辑仍需人工把控；
• 买方机会：对冲基金、Fintech公司大量招募数据工程师，负责清理历史数据“技术债”；
• 薪资水平：纽约应届生年薪约12-15万美元，头部买方薪资无上限，“第一份工作别太纠结薪资，平台和方向更重要。”

实习与薪资建议

对于即将读研的同学，Lainey强调实习的重要性。很多全职工作机会都取决于实习经历，所以建议同学们尽早开始找实习，即便研究生不在纽约，为了好的实习机会，也值得飞去参加面试。

在薪资方面，Lainey分享了一位哥大应届生的案例，其拿到的小公司offer总薪酬约 15 万，她认为还可以争取更高。而像 Citadel、Jane Street等大公司，虽然基本工资可能在 15 - 20 万左右，但奖金上不封顶。

给新人的建议

• 早实习：研一开学前启动求职，实习转正是最佳路径；
• 厚脸皮：LinkedIn冷推直球要内推，成功率远高于海投；
• 持续面试：即使在职也要定期面试，掌握市场动态，为跳槽蓄力；
• 定制简历：针对不同岗位准备3版简历，突出匹配技能，关键词决定生死。

如果你即将入读数据工程类硕士，想尽早开始准备数据工程师求职，并希望Lainey做你的求职导师，欢迎联系我们。