求职全流程代做 · 名企导师 1v1 · Offer letter 留档可查

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— REPEATABLE · 01

流程可复制

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— SCALED · 02

导师网络可调度

围绕目标岗位梳理经历、开展针对性面试练习，通过导师反馈改进回答与表达，让每次准备更有方向。

— SUPPORTED · 03

服务有跟进

从岗位筛选、简历投递、内推沟通到面试准备，专属团队跟进服务进度，帮助你把求职计划落到每一步。

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01 / Background Boost

六大方向
背景提升项目.

企业级远程实习 · 名企导师带教 · 结项即获 referral。查看所有项目 →

Quantitative Investment

02 / Verified Offers

真实学员 → 真实 offer.
Receipts on file.

Google · Meta · JPMorgan · Goldman Sachs 等真实 offer letter 留档可查。查看全部档案 →

F Wustl · Financial Eng + DS → JPMorgan CADP · Risk Analytics Data · 风控 J UIC · MBA → Goldman Sachs Investment Banking Analyst Finance · IB L Cornell · Computer Science → Meta Software Engineer SDE · FAANG C CMU · ML & Public Policy → Google Machine Learning Engineer ML · FAANG S Columbia · Operations Research → TD Senior Quantitative Analyst Quant · Risk Y Wharton · MBA → UBS IB Associate Finance · MBA

03 / Mentors

1,000+ 名企导师，
来自顶级公司.

所有导师均为现役在职 Hiring Manager · 最少 5 年工作经验。查看完整导师库 →

Lance/ VP

Zions Bank
Senior Manager · VP

Jimmy/ Sr. SDE

AWS
资深软件工程师

Jiexuan/ Sr. Analyst

Barclays · PwC
资深金融分析师

Vincent/ VP

Morgan Stanley
信贷量化研究 VP

Amber/ Lead

Barclays
Risk Strategy Lead

Teddy/ VP

JPMorgan
Quant Modeling Lead

Cathy/ Sr. Officer

Wells Fargo
Sr. Risk Officer · 15y+

Max/ FLAG

FLAG 之一
多年 CS 方向辅导

Claire/ Sr. VP

Morgan Stanley
Senior VP · 投行后台

Leo/ Senior DA

Amazon Alexa
零售 & 电商方向

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SAR · 核心求职服务

AI驱动的 SAR核心服务

每日开岗智能筛选即日岗位投递 + Hiring Team内推触达获取面试

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SAR / CAREER ENGINE24 / 7 ACTIVE

SSMART
SEARCH

多轮搜索，找对岗位

你的背景×目标职能×地区

JD 筛读完成 · 匹配岗位HIGH FIT

AAPPLI-
CATION

新岗位，每天及时投

岗位发布申请完成 ✓

服务期内每日投递 · 发布后 ≤ 24 小时

RREFERRAL

从岗位找到 Hiring Team

匹配岗位Hiring Team

LinkedIn 自动沟通→24×7 跟进→争取内推

— FROM DISCOVERY TO INTERVIEW

Full Service Map.从找到机会，到准备好每一场面试。

搜索、投递、内推与面试准备，按求职进程协同推进。

FULL SERVICE MAP Rexpand Career Services

● SEARCH → INTERVIEW

STEP 01 Get the Interview

拿面试

— 01

岗位职能搜索服务Job Smart Search Service · 多轮组合职能、地区与背景，筛读 JD

SMART SEARCH

— 02

岗位投递服务Application Service · 服务期内每日投递，新岗位 24 小时内申请

≤ 24 HRS

— 03

Hiring Team 内推服务Hiring Team Referral Service · AI 找到岗位团队，结合导师资源沟通内推

24 / 7

— 04

定向人脉内推服务每天联系目标岗位相关人选，包括校友与在职员工* 钻石计划专属

TARGETED

— 05

背景提升项目6 大方向工业级实习 · 简历加分

INCLUDED

STEP 02 Pass the Interview

过面试

— 01

1on1 名企导师辅导1,000+ 在职导师 · Hiring Manager、5 年以上经验、现役面试官

1,000+ MENTORS

— 02

VIP 专属服务团队内推沟通 · 专业导师陪伴 · 日常答疑 · 进度复盘

VIP TEAM

— 03

面试真题服务专属团队按公司、岗位与轮次整理近期 OA 和面试题

ROLE-SPECIFIC

— 04

系统性精品课程BQ 系统培训 · LeetCode · Data Science 等方向

COURSE LIBRARY

— STEP 01

拿面试Get the Interview.

从找到匹配岗位，到及时投递、联系 Hiring Team，每天推进求职进度。

— 01 · SEARCH

岗位职能搜索服务Job Smart Search Service

AI 按你的背景、目标职能与地区进行多轮搜索，筛读职位描述，留下真正匹配的机会。

背景×职能×地区

多轮搜索→筛读 JD→匹配岗位

— 02 · APPLICATION

岗位代投服务Application Service

保证岗位发布后 24 小时内投递。专属团队在服务期内每天投递，持续覆盖目标机会。

岗位发布→团队准备申请→≤ 24 小时投递

DAILY APPLICATION · SERVICE PERIOD

— 03 · REFERRAL

拿面试，还要靠内推Hiring Team Referral Service

AI 内推服务，24×7 帮你争取组内内推。从匹配岗位定位 Hiring Team，结合导师资源沟通与跟进。

匹配岗位→Hiring Team→沟通内推

AI FOLLOW-UP · 24 × 7 · MENTOR NETWORK

— 04 · NETWORK

定向人脉内推服务Targeted Network Referral

每天联系与你目标岗位相关的人，包括校友和在职员工，持续扩大有效沟通。

目标岗位→校友 / 在职员工→定向联系

钻石计划专属

— 05 · BG BOOST

背景提升Resume Depth Upgrade

没有相关工作经验 → 简历过不了 HR 筛选 → 0 面试。

补充 真实工业级项目经历（不是水项目）—— AI数据分析 / 数据科学 / 量化投资 / 投行建模 / 软件工程 / AI 产品，六大方向可选。

背景提升 · Resume Upgrade Pipeline

1. 简历对比 2. 工业级项目 3. Offer · 背调

— BEFORE

Wei Zhang MS COMPUTER SCIENCE · 2026

EDUCATION

Columbia University · MS CS
SEP 2024 – MAY 2026

EXPERIENCE

Teaching Assistant · CS Department
SEP 2024 – PRESENT · ON-CAMPUS

SKILLS

Python · Java · SQL (coursework)

✕ REJECTED · HR SCREEN

+ AFTER BG BOOST

Wei Zhang MS COMPUTER SCIENCE · 2026

LOCAL EXPERIENCE · US

Data Analyst (Project) · NYC
JAN 2025 – APR 2025 · 4 MO

LOCAL EXPERIENCE · US

SDE Intern (Project) · Remote
MAY 2025 – AUG 2025 · 4 MO

EDUCATION

Columbia University · MS CS

✓ PASSED · INTERVIEW BOOKED

— PROJECT BRIEF

用户流失预警 Dashboard Customer Churn Early Warning System

— BUSINESS PURPOSE 通过分析订阅用户的活跃度数据，提前 14 天预测流失，触发挽留 campaign，目标降低月流失率 15%。

— TEAM SETUP 跨职能小组 · 4 人 · 你是 Data Analyst

— STACK PostgreSQL · dbt · Tableau · Python (pandas, scikit-learn)

— OUTCOME 上线后实测流失率下降 17.3% · 进入下季度 OKR

churn_features.sql SQL

1-- 计算用户最近 30 天活跃度衰减信号2WITH activity AS (3  SELECT user_id,4    COUNT(DISTINCT session_date) AS active_days,5    SUM(session_minutes) AS total_minutes,6    MAX(session_date) AS last_seen7  FROM events8  WHERE event_date BETWEEN CURRENT_DATE - 309    AND CURRENT_DATE10  GROUP BY user_id);
                  

WRITTEN BY STUDENT · GIT COMMIT 2025-03-14 ✓ 学员亲手写

— OUTCOME

背景提升后 · 真实 offer

GS.

GOLDMAN SACHS

✓ OFFER

Google

GOOGLE

✓ OFFER

∞ Meta

面试准备不足Interview Preparation.

导师辅导、专属团队、针对性真题与系统课程，围绕每一场面试准备。

— 01 · MENTORS

1on1 名企导师辅导Expert Coaching

从 1,000+ 位在职导师中匹配目标领域的导师，包括 Hiring Manager、资深从业者与现役面试官。围绕 Technical、BQ、Case 和简历深挖练习。

1,000+

在职名企导师 · 定向匹配

Hiring Manager资深从业者现役面试官

认识我们的导师

— 02 · VIP TEAM

VIP 专属服务团队Dedicated Support Team

内推沟通、专业导师陪伴、日常求职答疑和进度复盘，由专属团队协同跟进。

内推沟通→日常答疑→进度复盘

ONE TEAM · EVERY STEP

— 03 · QUESTION BANK

面试真题服务Interview Question Support

拿到面试后，专属团队按公司、岗位与面试轮次整理近期 OA 和面试题，帮助你有针对性地准备。

公司 / 岗位→近期题目→针对性练习

OA · TECHNICAL · BQ · CASE

— 04 · COURSES

系统性精品课程Structured Learning

按目标岗位系统学习 BQ、LeetCode、Data Science 等课程，并结合辅导练习。

BQLeetCodeData Science更多方向

LEARN · PRACTICE · REVIEW

— PACKAGE COMPARISON

四种服务计划，
按你的目标选择.

四档计划都包含 SAR 岗位搜索、投递与 Hiring Team 内推。差别在辅导次数、背景提升范围和定向人脉内推。

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项目

猎头

Headhunter

猎头加

Headhunter+

HPP

铂金计划

Platinum

钻石计划

Diamond

服务周期SERVICE PERIOD

6 个月

12 个月

24 个月

SAR 服务SMART SEARCH · APPLICATION · REFERRAL

✓

1on1 VIP 辅导名企导师

—

10 节

15 节

40 节

VIP 社群服务日常答疑 · 面试真题

✓

定向人脉内推服务钻石计划专属

—

✓

背景提升项目工作经历

—

任选 1 个

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Success Stories · 真实案例 · Offer letter 留档可查

学员 offer，
说真话. Real students, verified offers. No marketing inflation.

这里展示的每一份 offer 都来自 Rexpand 已签约学员，offer letter 全部留档可核验。我们选择如实呈现案例数量与构成 —— 真实，是这份名单最重要的资产。

查看钻石计划 → 浏览学员故事

01 / Case Archive

真实学员档案，
每一份都可核验.

Finance

C 同学

Lehigh · Business Analytics

→

Shift4

Financial Analyst

方向

Finance

学位

硕士

"我是商业分析背景，一开始总觉得自己投 Finance 岗不够格。老师帮我把数据项目重新包装成财务分析的语言，又补了三大报表和建模，还建议我别只盯大公司，把学校附近的 fintech 也列进目标。最后拿下了 Shift4 的 FA。"

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Data

F 同学

Wustl · Financial Engineering&Data Science

→

Capital One

Business Analyst

方向

Data

学位

硕士

"我最担心 Capital One 的 case 面，之前卡在不会搭框架、算数一慌就乱。老师带我一题一题练，从拆问题、算数到给结论。Power Day 那天心里终于有底，拿到 offer 的时候很开心。"

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Data / Risk

F 同学

Wustl · Financial Engineering&Data Science

→

JPMorgan

Corporate Analyst Development Program

方向

Data

学位

硕士

"签约前我有面试但拿不到 offer。老师帮我梳理出风控和数据两个明确方向，又通过 networking 找到 JPMC 校友辅助面试 —— 后来 CADP 就签下来了。"

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Data

H 同学

Tulane · Finance

→

Louisiana Department of Education

Data Analyst

方向

Data

学位

硕士

"金融背景转数据，一开始简历上完全看不出数据能力。老师帮我梳理了课上的量化分析经历，补了一个 SQL + Tableau 的数据分析项目，又针对政府和公共部门岗位调整了简历方向，投了一轮就拿到了面试。"

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Finance

T 同学

USF · Financial Analysis

→

Segway

Accountant

方向

Finance

学位

硕士

"之前简历写得太偏财务分析，投会计岗一直不对口。老师帮我重新提炼了对账、报表和 Excel 相关的经历，把 Accounting 课程和实习内容放到了前面，面试前还一起过了几轮常见技术题，心里踏实多了。"

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Finance

N 同学

JHU · Finance

→

Deutsche Bank

Associate

方向

Finance

学位

硕士

"一直想进大行，但简历和面试准备都没什么方向。老师带我做了一个完整的投行项目，把金融建模经历写扎实了，又陪我练了好几轮 technical 和 behavioral 面试，最后顺利拿到了 Deutsche Bank 的 offer。"

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Finance

N 同学

JHU · Finance

→

HSBC

Global Market analyst

方向

Finance

学位

硕士

"一直想做市场方向，但对 Sales & Trading 的了解只停留在书本上。老师帮我把课程里的固收和衍生品项目写进简历，面试前带我练 market pitch，每天跟着看市场新闻、做复盘，面试官问到最近的行情，我也能接得住了。"

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Finance

J 同学

UIC · MBA

→

Goldman Sachs

IB Analyst

方向

Finance

学位

硕士

"MBA 方向太宽，自己投了几个月没动静。老师帮我锁定投行方向，把之前的工作经历重新包装成交易相关的亮点，又通过内推帮我拿到了面试机会，这是我自己 networking 很难做到的。"

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Data

L 同学

UT Dallas · Business Analytics

→

Citi Bank

Data Analyst

方向

Data

学位

硕士

"本科不是相关专业，性格也比较内向，一开始很怕面试。老师没急着教技术，先用真实岗位案例讲清楚不同方向的区别，帮我确定了银行数据分析这条路，每场面试都录音复盘，慢慢就不慌了。"

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Data

N 同学

SMU · Business Analytics

→

o9Solutions

Business Operations Specialist

方向

Data

学位

硕士

"一开始只盯着 Data Analyst 投，机会很少。老师帮我看到运营类岗位同样需要数据能力，把简历里的数据分析项目改写成推动业务流程改进的经历，面试时也能讲清楚自己怎么用数据支持决策了。"

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Data

Q 同学

UWM · Mathematics

→

Walmart

Data Scientist

方向

Data

学位

硕士

"数学背景理论很扎实，但简历上缺少能落地的项目。老师带我用 Python 做了一个完整的预测建模项目，面试前又一起练了 SQL、统计和 case 题，终于能把模型讲成业务听得懂的话了。"

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Data

S 同学

UIUC · Statistics

→

Grainger

Pricing Analyst

方向

Data

学位

硕士

"统计学得不错，但不知道能往哪些具体方向投。老师帮我定位到定价分析方向，把回归分析的课程项目改写成价格和销量相关的分析案例，面试时聊到定价策略，我终于有东西可讲了。"

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Data

Z 同学

UT Dallas · Business Analytics

→

Zions Bank

Business Information Analyst

方向

Data

学位

硕士

"投了很多 Data Analyst，一直卡在简历关。老师帮我找到了银行里偏业务的数据岗位，把 SQL 和报表项目改写成支持业务部门决策的经历，面试时对岗位的理解也比别人更清楚。"

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Finance

Y 同学

Columbia · Finance

→

Grant Thornton LLP

Audit Associate

方向

Finance

学位

硕士

"金融背景投审计，一开始担心专业不对口。老师帮我梳理了会计相关课程和财务分析经历，把细致、合规意识这些审计看重的能力写进简历，面试前又一起准备了会计师事务所常见的 behavioral 题。"

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Quant

Y 同学

UCLA · Financial Engineering

→

Cornerstone Research

Analyst

方向

Quant

学位

硕士

"金融工程背景，以前只想着投 Quant。老师帮我分析经济咨询也很看重量化能力，把建模和数据处理的项目改写成能支持分析论证的经历，case 面试练了几轮，终于能把技术讲成结论了。"

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Quant

J 同学

BU · Applied Business Analytics

→

Bluestem

Credit Risk Analyst

方向

Quant

学位

硕士

档案 #11669 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Quant

P 同学

SMU · Applied Economics and Predictive Analytics

→

Bank OZK

Quantitative Risk Modeler

方向

Quant

学位

硕士

档案 #25657 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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SDE

L 同学

Cornell · Computer Science

→

Amazon

Software Development Engineer

方向

SDE

学位

硕士

档案 #17855 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

C 同学

UC Berkeley · Data Science & Applied Math

→

Walmart

Senior Analyst. Supply Chain Management

方向

Data

学位

硕士

档案 #17315 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

W 同学

Wustl · Quantitative Finance

→

Stifel

Credit Risk Analyst

方向

Finance

学位

硕士

档案 #27359 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

M 同学

Wustl · Wealth Management Track

→

Webull Financial LLC

Data Analyst Reconciliation

方向

Data

学位

硕士

档案 #14890 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

Y 同学

UChicago · Financial Mathematics

→

Goldman Sachs

Finance, Product Control, Analyst

方向

Finance

学位

硕士

档案 #14448 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

A 同学

Columbia · Enterprise Risk Management

→

Goldman Sachs

Operational Risk & Governance Associate

方向

Finance

学位

硕士

档案 #12301 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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SDE

L 同学

Cornell · Computer Science

→

Meta

Software Engineer

方向

SDE

学位

硕士

档案 #19908 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data / MLE

C 同学

CMU · Machine Learning and Public Policy

→

Google

Machine Learning Engineer

方向

Data

学位

硕士

档案 #13839 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance / Consulting

X 同学

UChicago · MPP in Finance & Data Analysis Concentration

→

BCG

Finance

方向

Finance

学位

硕士

档案 #24546 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

D 同学

Columbia · Applied Analytics

→

Capital One

Senior Data Analyst

方向

Data

学位

硕士

档案 #13382 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

Y 同学

Rochester · Marketing Analytics

→

Meta

Data Operations Support Specialist (Associate)

方向

Data

学位

硕士

档案 #21949 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data / MLE

Y 同学

Columbia · Data Science

→

TikTok

Machine Learning Engineer

方向

Data

学位

硕士

档案 #15894 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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SDE

S 同学

Duke · Computer Engineering

→

Amazon

Software Dev Engineer l

方向

SDE

学位

硕士

档案 #18267 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Quant

S 同学

Columbia · Operations Research

→

Senior Quantitative Analyst

方向

Quant

学位

硕士

档案 #12223 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

K 同学

Columbia · Business Analytics

→

Moody's&MUFG&KPMG

Data Analyst @ Moody's Associate - Trade & Customs, Data Automation @ KPMG

方向

Data

学位

硕士

档案 #11841 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

T 同学

UW · Computational Finance and Risk Management

→

Western Alliance Bank

FCC Data Analyst - Financial Crimes and Compliance

方向

Data

学位

硕士

档案 #21829 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

J 同学

Columbia · Enterprise Risk Management

→

Moody's

Ratings Associate

方向

Finance

学位

硕士

档案 #18428 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Quant

S 同学

NEU · Data Science

→

Fidelity

Quantitative Researcher

方向

Quant

学位

硕士

档案 #13414 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

Y 同学

Columbia · Operations Research

→

US Bank

Balance Sheet Risk Analyst

方向

Finance

学位

硕士

档案 #23249 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

Y 同学

UCR · Finance

→

Hyundai Capital America

Associate, Funds Transfer Pricing

方向

Finance

学位

硕士

档案 #24625 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

Y 同学

Wharton · MBA

→

UBS

Investment Banking Associate

方向

Finance

学位

MBA

档案 #18023 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Quant

J 同学

Columbia · Operations Research

→

ASL Capital Markets Inc.

Quant Analyst

方向

Quant

学位

硕士

档案 #11012 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

S 同学

UIUC · Sustainability Studies

→

Meta

Data Science

方向

Data

学位

硕士

档案 #22650 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

P 同学

UChicago · Economics / Data Science

→

Allied Universal

Strategy and Operations Analyst

方向

Data

学位

硕士

档案 #29190 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

VIEW FULL CASE

Data

Y 同学

GWU · Economics

→

Capital One

Data Science

方向

Data

学位

硕士

档案 #23203 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

J 同学

NYU · Financial Engineering

→

Canadian Solar

Data Engineer

方向

Data

学位

硕士

档案 #13079 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

C 同学

UMD · Information Science

→

Capital One

Data Analyst

方向

Data

学位

硕士

档案 #19905 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

B 同学

Columbia · Applied Analytics

→

YouTube

Business Analyst, Trust and Safety

方向

Data

学位

硕士

档案 #19812 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

M 同学

NEU · Data Analytics Engineering

→

Meta

Data Engineer

方向

Data

学位

硕士

档案 #18423 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Quant

H 同学

USC · Biomedical Sciences

→

Popular Bank

Quantitative Analyst

方向

Quant

学位

硕士

档案 #25519 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

Z 同学

Brandeis · Computer Science

→

PathAI

Machine Learning Engineer

方向

Data

学位

硕士

档案 #20282 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

Y 同学

USC · Mathematical Finance

→

MetroPlusHealth

System Transition Lead

方向

Finance

学位

硕士

档案 #11619 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

Y 同学

CMU · Business Analytics (STEM)

→

Evenup

Data Scientist

方向

Data

学位

硕士

档案 #14109 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

K 同学

Columbia · Learning Analytics

→

LOTTO.COM

Marketing Analyst

方向

Data

学位

硕士

档案 #28371 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

X 同学

UChicago · Finance & Data Analysis Concentration

→

Xnurta

Finance Analyst

方向

Finance

学位

硕士

档案 #18114 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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SDE

J 同学

NYU · Computer Science

→

8am

Software Engineering intern

方向

SDE

学位

硕士

档案 #22930 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

E 同学

USC · Business Analytics (STEM)

→

Insurify

Business Data Analyst

方向

Data

学位

硕士

档案 #24648 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

B 同学

Nanjing University · Journalism

→

Converge Marketing

Staff Accountant

方向

Finance

学位

硕士

档案 #14149 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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SDE

X 同学

Georgia Institute of Technology · Computer Science

→

PMG

AI & Software Engineering

方向

SDE

学位

硕士

档案 #18824 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

S 同学

CMU · Information Systems Management - Business Intelligence and Data Analytics

→

Symetra

2026 Data Analytics Internship

方向

Data

学位

硕士

档案 #19915 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Finance

E 同学

USC · Accounting

→

Equinix

Tax Intern

方向

Finance

学位

硕士

档案 #14158 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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SDE

Z 同学

JHU · Computer Science

→

Crusoe

Senior Production Engineer

方向

SDE

学位

硕士

档案 #13648 · Offer letter 留档 · 完整辅导记录可在 1v1 咨询中分享。

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Data

R 同学

Columbia · Operations Research

→

Wayfair

Data Scientist 1

方向

Data

学位

硕士

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Finance

J 同学

UIUC · Financial Engineering

→

Axos Bank

Analyst, Asset Liability Management

方向

Finance

学位

硕士

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Quant

K 同学

Fordham · Quantitative Finance

→

Flagstar Bank

Quantitative Model Risk Associate

方向

Quant

学位

硕士

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Quant

K 同学

BC · Quantitative Finance

→

Morgan Stanley

Analyst,Institutional Equity Division

方向

Quant

学位

硕士

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Quant

M 同学

Columbia · Computer Science & Applied Mathematics

→

Trexquant Investment LP

Alpha Researcher

方向

Quant

学位

学士

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Financial Analyst / Data Analyst

X 同学

Columbia · Applied Analytics

→

Goldman Sachs

Operations | Associate | Salt Lake City

方向

Financial Analyst

学位

硕士

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Data

L 同学

NU · Marketing Analytics

→

Capital One

Senior Data Analyst

方向

Data

学位

硕士

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SDE

J 同学

NYU · Computer Science

→

Bot Auto TX Inc.

Software Engineer

方向

SDE

学位

硕士

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SDE

S 同学

USC · Computer Science

→

Bot Auto TX Inc.

Software Engineer

方向

SDE

学位

学士

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SDE

S 同学

USC · Computer Science

→

Google

Software Engineer

方向

SDE

学位

学士

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Physics

L 同学

UCR · Ph.D. in Physics

→

Lam Research

Product Engineer

方向

Physics

学位

博士

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Background Boost · 工业级远程实习

数据科学实习 Data Science Internship

在美国电力公司任职，参与用电量预测、用户行为分群、异常检测与电网图分析等工业级数据科学项目。结项即获 referral，显著提升简历过筛率。

查看完整大纲

— Background

两款真实产品 ·
Full-Stack + AI Agent.

你会从 0 到 1 交付两款真实的科技产品:一款「小红书 + DoorDash」式的食物分享 + 外卖移动应用 Meetfood,以及一款 AI 驱动的自动内推平台 Tuilink。覆盖现代 SDE 工作的全部技能维度——全栈工程 + AI-native 系统设计。

Project 01 · Meetfood

— Backend System Architecture

142K

REQUESTS / 24H

99.97%

UPTIME

96ms

P50 LATENCY

MICROSERVICES

— CI/CD Pipeline · GitHub → AWS

— 01 注册登录 / Auth AWS Cognito · JWT · 三种登录流

— 02 Feed 推荐流 React Native + Expo · Nearby feed UI

— 03 视频分享 / Video expo-camera · S3 上传 · Custom 播放器

— 04 下单 / Cart & Order Add-ons · Special Instruction · Confirm

— 05 后端 API Node.js + Express + MongoDB · RESTful

— 06 上线部署 Elastic Beanstalk · CI/CD · DataDog

Project 02 · Tuilink

— Smart Follow-up · LangGraph 多轮编排

Queued FU

38%

Response rate

2.4x

vs. single-shot

Interviews booked

— Serverless 部署 · AWS Lambda · CDK · CloudWatch

λ Functions

99.92%

Availability

$48/mo

Infra cost

2m 18s

CDK deploy

— 01 简历解析 LLM 抽取技能 / 经验 / 偏好

— 02 岗位智能匹配 Embedding APIs · Multi-Agent 评分

— 03 AI Reply Copilot 自动生成给内推人的对话内容

— 04 智能跟进 LangGraph 编排 · 多轮对话

— 05 Serverless 部署 AWS Lambda · CDK · CloudWatch

— Background

两个真实的咨询项目 ·
Carve-out 估值 + 现金流模型.

在咨询公司 Transaction Advisory Services 部门,我们为两类完全不同的客户交付投行级建模成果:一家跨国科技公司因美国监管要求被拆分出来的资产估值(交税),以及一家奢侈品家具公司的 13 周现金流监控模型(债务契约合规)。

跨国科技公司估值 · 并购拆分

— 01 / WHO

跨国科技公司

A Multinational Tech Group · Our Client

— 02 / WHY

监管要求拆分

US Regulation forced a Dallas → SV Carve-out

— 03 / WHAT

估值 → 交税

Value × Tax Rate = Federal Tax to IRS

Our Job · 从 Scope 到估值报告

— 01 SoW + 数据收集 Scope of Work · 历史财务

→

— 02 3-Statement 建模 IS · CF · BS · 5Y 预测

→

— 03 WACC · DCF CAPM · Terminal Value

→

— 04 估值报告交付 Valuation Report · Tax Filing

奢侈品家具客户 · 13-Week 现金流

— 04 / WHO

奢侈品家具公司

A Luxury Furniture Retailer · Our Client

— 05 / WHY

债务契约监控

Loan Covenants need ongoing compliance

— 06 / WHAT

13-Week Cash Flow Model

Rolling forecast tied to debt covenants

Our Job · 从历史复盘到模型移交

— 01 历史复盘 AR / AP / Inventory 季节性

→

— 02 13W 模型搭建滚动 forecast · 驱动因子

→

— 03 契约合规测试 EBITDA × 多档税率场景

→

— 04 模型交付 + 培训 Hand-off · 客户 Analyst

— Background

为纽约的小型基金做
量化风险 + 资产配置咨询.

客户是一家位于纽约的小型基金。他们需要在两件事上拿到外部 Quant 咨询:一是 Market Risk 的度量与控制,二是 Quant 资产配置策略。我们用 VaR、Marginal VaR、Macro Factor 与组合优化把"主观判断"换成"可量化、可解释的决策"。

Engagement 1 · 市场风险管理

— 01 / WHO

纽约小型基金

Small Fund in NYC · Our Client

— 02 / RISK

Market Risk

市场波动 → 投资组合的极端损失

— 03 / VaR

Value at Risk

量化"5% 概率下最大可能亏损"

Our Job · 度量、回测、归因、汇报

— 01 度量 VaR Historical · Parametric · Monte Carlo

→

— 02 回测验证 Kupiec · Christoffersen

→

— 03 风险归因 Marginal VaR · 风险贡献度

→

— 04 客户报告 Risk Dashboard

Engagement 2 · 量化资产配置

— 04 / WHAT

资产配置

Asset Allocation · 怎么分钱

— 05 / WHY QUANT

用数据说话

Data-driven · Repeatable · Auditable

— 06 / HOW

因子 + 风险平价

Factor Model + Risk Parity

Our Job · 从因子到回测到再平衡

— 01 Macro Factor 宏观因子构建

→

— 02 组合优化 Markowitz · Risk Parity

→

— 03 Backtest Sharpe · Drawdown

→

— 04 配置建议 SAA Recommendation

— Background

用数据科学撬动
更好的电网决策.

电力行业链路从发电、变电、传输到零售。我们的客户是中间的电网公司(Power Utility),他们用 DS 把"凭经验调度"升级为"数据驱动决策",在 5 个核心业务问题上拿出成果。

— 01 / GENERATION

发电

核电 · 风电

→

— 02 / SUBSTATION

变电站

低压 → 高压

→

          
— 03 / OUR CLIENT
电力传输
Power Utility

→

— 04 / RETAIL

电力零售

面向终端用户

Our Job · 用数据科学解决 5 个核心业务问题

短期电力预测

Load Forecasting

提前知道明天用多少电,实时调度不超载、备用容量也不浪费。

停电预测

Outage Prediction

提前识别"快要坏"的设备,主动派工抢修,大幅缩短停电时间。

用户聚类

User Clustering

把工厂、餐厅、居民、数据中心分清楚,差异化定价、精准做营销和节能。

异常检测

Anomaly Detection

实时发现偷电、设备异常、用电波动,立刻报警让运维去处理。

电网图分析

Graph Analysis

找出关键节点,一旦出故障会影响多少下游用户,提前部署冗余提升韧性。

— Background

为客户从 0 到 1 搭建
Email Marketing.

一家北美汽车销售商,客户是在美中国留学生。我们帮他们走出微信 / Ins / 小红书的传统圈子,补上 Email Marketing 渠道,从数据清理到邮件投放完成 0→1 搭建。

— 01 / WHO

北美汽车销售商

A US Auto Dealership · Our Client

— 02 / WHOM

在美中国留学生

Chinese Students in the US · Buyers

— 03 / GAP

WeChat ✓

Instagram ✓

Rednote ✓

Email MISSING

缺一个 Email 渠道

Missing the Email Marketing Pillar

Our Job · 端到端搭建 Email Pipeline

— 01 数据清理 Raw List → Clean DB

→

— 02 地区匹配 Map to Local Stores

→

— 03 邮件发送 Mailchimp Campaign

→

— 04 到店咨询 Walk-in Inquiry

01 / Why It Works

四个无法在
校内复现的价值锚点.

从简历可信度到技术栈深度，每一项都直接指向 Hiring Team 看简历时的决策因素。

02 / Curriculum

5 周课程大纲。
4 个核心方向。

每个方向独立模块化设计，可串联也可独立呈现。下方为各模块的完整周计划。

03 / FAQ

还在犹豫？
这里是常被问到的问题。

关于简历呈现、技能背书、上课形式、答疑机制等同学最关心的细节。

不确定哪个方向
适合你？Let's talk.

1v1 求职咨询免费，30 分钟内回复。我们会基于你的背景、签证状态与目标岗位，推荐最匹配的背景提升方向。

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求职情报与面试回放

看完情报，
不知道怎么办？Let's talk.

市场每周在变，但你的求职窗口期是有限的。1v1 免费咨询，30 分钟内回复，我们帮你把这些信号翻译成可执行的下一步。

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— Lead Questions

Interview Questions

留学生策略2026.09.08

AI大厂抢人！进Anthropic/OpenAI，留学生要过几关？

OpenAI和Anthropic面试究竟有多难？从算法到AI伦理，全面拆解一线AI大厂的招聘逻辑，留学生怎么准备最高效。

2026 年，Anthropic 和 OpenAI 已成为全球最难进的科技雇主之一——两家公司估值均超 $100B，招聘量却极为有限，竞争烈度远超 FAANG。想拿到这两家的 offer，技术深度、ethical AI 思维和文化契合度缺一不可，纯刷 LeetCode 远远不够。

关键要点

技术考察极深：算法与数据结构难度对标竞赛题（competitive programming），同时要求 ML 理论 + 实战双线过硬。
Ethical AI 是硬门槛：Anthropic 和 OpenAI 都会在面试中考察 AI safety、bias、社会影响，这不是加分项，是基线要求。
非技术岗同样高门槛：PM、Research Ops、BD 等岗位要求极强的分析能力和对 AI 行业的深度理解。
实战经验权重高：熟练使用 PyTorch / TensorFlow、有 LLM 或大规模分布式系统经验，会显著拉开差距。
文化与使命对齐：两家公司都极度强调负责任 AI 开发，面试中能清晰表达自己对 AI 使命理解的候选人更受欢迎。

---

Anthropic 和 OpenAI 的面试流程是什么样的？

两家公司的具体面试阶段均属内部保密，但根据业内讨论与公开信息，整体流程高度相似，通常分为以下几轮：

简历筛选 / Recruiter Screen：背景初筛，确认基本技术栈与岗位匹配度。
技术电话面试（Technical Phone Screen）：1-2 轮，考算法、数据结构或 ML 基础。
Virtual Onsite：4-6 轮连续面试，涵盖 Coding、System Design、ML Design、Behavioral 和 Research Discussion。
Bar Raiser / Culture Fit Round：重点考察 ethical AI 理解与团队文化契合度。

来源：StartupHub.ai（Daniel Singer，2026 年报道）指出，这两家公司的技术考察深度"frequently compared to difficult competitive programming questions"，是业内公认最高标准之一。

---

技术面试考什么？怎么准备？

核心技术能力清单

考察维度	具体内容	重要程度
算法与数据结构	图论、动态规划、二分、堆、Trie	⭐⭐⭐⭐⭐
ML 基础理论	损失函数、优化器、正则化、概率统计	⭐⭐⭐⭐⭐
深度学习框架	PyTorch（优先）、TensorFlow	⭐⭐⭐⭐⭐
LLM 原理	Transformer 架构、attention、RLHF、fine-tuning	⭐⭐⭐⭐⭐
分布式系统	大规模数据处理、模型并行、训练基础设施	⭐⭐⭐⭐
编程语言	Python（必须）、C++（加分）	⭐⭐⭐⭐⭐
System Design	ML System / Serving System 设计	⭐⭐⭐⭐

备考策略

算法：至少刷 200+ LeetCode Hard，重点覆盖 Graph、DP、Sliding Window，不能只停在 Medium。
ML 理论：从头推导 backpropagation、attention mechanism，能手写伪代码比背定义更重要。
LLM 实战：有过模型 fine-tuning、推理优化或 RAG 项目经验的候选人，在简历和面试中均占明显优势。
分布式系统：了解 data parallelism vs. model parallelism，能讨论 training throughput 的 bottleneck。

值得注意的是，Anthropic 目前正在内部测试 Claude Code 的 API serving 配置（A/B test for optimizing performance），这类内部动态说明公司对系统适应性和 AI 行为理解要求极高——面试中能主动聊到 model serving 和推理优化的候选人，会给面试官留下更深印象。

---

Ethical AI 在面试中怎么答？

这是很多技术背景候选人最容易忽视、又最容易踩雷的环节。

Anthropic 的核心使命是开发"reliable, interpretable, and steerable AI systems"；OpenAI 则定位于"building safe and beneficial artificial general intelligence"。两家公司都把 responsible AI 写进了 DNA，面试中不考察你的 ethical AI 立场几乎不可能。

常见考题方向：

"你认为 AI 最大的社会风险是什么，你会如何应对？"
"如果你发现你们训练的模型有系统性 bias，你会怎么处理？"
"你对 AI safety 研究的看法是什么？"

答题框架建议：

表明立场：不回避，直接说出你对 AI safety 的真实看法。
举具体例子：引用真实案例（如 hallucination 问题、模型对齐挑战），不泛泛而谈。
结合岗位：说明自己会在工作中如何把 ethical 考量落到技术决策里。

我们辅导的学员里，拿到 AI research lab offer 的候选人，几乎都在 behavioral round 里展现了对 AI safety 的真实思考，而不是背诵套话。

---

非技术岗（PM / Research Ops / BD）怎么准备？

Anthropic 和 OpenAI 同样招聘大量非技术职位，但门槛并不低于技术岗。

非技术岗核心要求：

强分析能力：能用数据驱动决策，PM 候选人需要展示 product sense + metrics 思维。
AI 行业深度理解：需要真正理解 LLM 的能力边界、AI 产品的落地路径，而不是表面了解。
清晰的书面与口头表达：Research Ops 和 BD 岗位会重点考察结构化思维和沟通能力。
战略视野：能讨论 AI 监管趋势、竞争格局、商业化路径。

岗位类型	面试重点	差异化准备
Product Manager	Product sense、Metrics、Road-mapping	深读 OpenAI / Anthropic 产品更新日志
Research Operations	流程优化、跨职能协作	了解 AI 研究团队工作流
Business Development	商务谈判、生态构建	研究 AI API 商业化案例
Legal / Policy	AI 监管、版权、数据合规	跟踪 EU AI Act、美国 AI 政策动态

---

常见问题

Anthropic 和 OpenAI 面试难度和 Google / Meta 比怎样？ 整体更难。算法题对标竞赛级别，ML 理论要求更深，且额外增加了 AI safety 和 ethical AI 的考察维度，单纯准备传统 FAANG 面试套路是不够的。

没有 LLM 项目经验能申请吗？ 可以申请，但竞争力会明显偏弱。建议在申请前至少完成一个 LLM 相关项目（fine-tuning、RAG pipeline 或 inference optimization），放进 GitHub 和简历，有助于通过简历筛选。

Anthropic 和 OpenAI 接受应届留学生申请吗？ 接受，但录取比例极低。两家公司更倾向有研究发表（NeurIPS / ICML / ICLR）或知名 AI 团队实习背景的候选人。留学生还需注意 work authorization（OPT / H1B）的时间安排。

面试中如何体现对公司使命的认同？ 不要背官网文案。结合自己的项目或研究经历，真实讲述你在 AI 开发中遇到的 ethical tradeoff，并说明你是如何思考和决策的。面试官能一眼分辨真诚和套话。

有没有内推渠道帮助提升通过率？ 有。AI 大厂内推比冷申请的简历通过率高出数倍。Rexpand 的 1,000+ 名企在职导师网络覆盖 200+ 公司，可协助匹配 Anthropic / OpenAI 相关背景导师，获取内推或面试辅导。

---

如果你正在准备 Anthropic、OpenAI 或其他 AI 大厂的面试，欢迎通过企业微信联系 Rexpand 进行 1v1 免费咨询（30 分钟内回复）——我们会根据你的背景，帮你制定针对性的面试准备路径，并连接在职导师资源。

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— Sources / 来源

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About Rexpand · AI-Native · 1,000+ 名企导师辅导网络

AI-Powered
求职. Multi-Agent AI working 24/7 for international talent.

睿思班求职（Rexpand）是一家 AI 驱动的留学生求职公司。我们用自研 Multi-Agent 系统替你跑 Job Sourcing、Referral、Interview Prep——把求职从零散尝试，变成有计划、有跟进的服务流程。

求职咨询认识我们的导师

01 / What We Do

六个支柱，
支撑全周期求职.

钻石计划 · 全流程代做

实习补充、简历代投、名企内推、导师 1v1 辅导——每一步都有人替你把活干完，不是给你一份攻略让你自己去摸索。

AI Agent 每周 5+ 次内推

自研 AI Agent 每周自动触达 100+ Hiring Team 成员，把碰运气的人脉游戏做成可规模化的标准化服务。

LinkedIn + Email 双通道

LinkedIn 自动找 Team & Auto Chat，Email 同步触达一线 Hiring Manager——双通道并行，覆盖率与转化率双提升。

海量精准代投

AI Agent 按方向、地点、签证状态智能筛选岗位，专属团队代为提交申请，把碎片化的网申变成可追踪的项目。

1v1 名企导师辅导

围绕目标岗位梳理经历、开展针对性面试练习，通过导师反馈改进回答与表达，让每次准备更有方向。

面试精品课 + 实战题库

真实面试复盘视频、名师精品课、按公司分层的高频题库——每周更新，把别人踩过的坑直接变成你的弹药。

02 / Mentors

导师阵容，
来自北美顶级公司.

Lance/ VP

Zions Bank
Senior Manager · VP

— Focus

Data Engineering
Data Analytics

Jimmy/ Sr. SDE

AWS
资深软件工程师

— Focus

Machine Learning
Software Engineering

Max/ FLAG

FLAG 之一
多年 CS 方向辅导

— Focus

Software Development
Machine Learning Eng
Front-end Engineering

Vincent/ VP

Morgan Stanley
信贷量化研究 VP

— Focus

Risk Management
Quantitative Finance
Trading

▶

Jiexuan/ Sr. Analyst

Barclays · PwC
资深金融分析师

— Focus

Financial Planning &amp; Analysis
Investment Banking
Banking Operations

Leo/ Senior DA

Amazon Alexa
零售 &amp; 电商方向

— Focus

Business Analyst
Data Analytics
Data Science

Teddy/ VP

JPMorgan
Quant Modeling Lead

— Focus

Quant Modeling
Quantitative Finance
Risk Management

▶

Danny/ Consultant

McKinsey · 前 UBS IB
管理咨询顾问

— Focus

Management Consulting
Case Interview

▶

Amber/ Lead

Barclays
Risk Strategy Lead

— Focus

Credit Risk
Quant Analytics
Data Analytics

▶

Cathy/ Sr. Officer

Wells Fargo
Sr. Risk Officer · 15y+

— Focus

Operational Risk
Risk Management
Behavioral Questions

▶

Claire/ Sr. VP

Morgan Stanley
Senior VP · 投行后台

— Focus

Accounting &amp; Finance
Operations (IB)
Behavioral Questions

▶

Jennie/ VP

J.P. Morgan
VP · CIB Risk

— Focus

Quantitative Finance
Risk Management

▶

Peter/ DS

TikTok
Data Scientist

— Focus

Data Science
Product Sense Questions
A/B Testing

▶

Tom/ Applied Scientist

Amazon
Applied Scientist

— Focus

Machine Learning
Data Analytics
Data Science

▶

Vivian/ Strategy

LinkedIn
Strategy & Ops

— Focus

Business Analyst
Business Case Questions
Strategy & Operations

Andy/ DA

Google
数据分析 · 前商业银行

— Focus

Business Analyst
Data Analytics
Data Engineer

▶

Terry/ Applied Researcher

eBay
Applied Researcher

— Focus

Machine Learning
Data Analytics
Data Science

▶

Xiao/ VP

Capital One
VP · 多家顶级公司高管

— Focus

Software Development
Career Advancement

Chang/ Consultant

前 McKinsey
管理咨询顾问

— Focus

Management Consulting
Case Interview
Personal Experience Interview

▶

Flora/ BA Manager

Capital One
BA Manager

— Focus

Business Analyst
Data Analytics
Business Case

▶

Ryan/ VP

PGIM
Investment VP

— Focus

Quant Modeling
Quantitative Finance
Risk Management
Financial Analyst

▶

James/ DS

Pinterest
Data Scientist

— Focus

Business Analyst
Data Analyst
Data Science

▶

Florence/ VP

Goldman Sachs
VP

— Focus

Financial Analyst
Fund Management
Financial Reporting

以上为部分代表性导师 · 平台共有 1,000+ 位现役导师任你挑选

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03 / Milestones

四年加速，
把"内推"重写成 AI Agent.

2022^EST

USA · Founded

Rexpand 诞生于 Texas, US.

带着一个执念上路：让每位留学生在美国求职时，都能拿到一份和本地学生同等竞争力的简历与机会。第一间办公室、第一批学员、第一份 offer——一切从这里开始。

2023

AI · Product Launch

Tuilink 上线：AI 学会替你 "要"内推.

自研 AI 内推工具 Tuilink 正式落地——把过去靠脸皮、靠运气的内推过程算法化。学员人均每月稳定拿到 2–3 个内推，再也不用厚着脸皮发"在吗"。

2024

Diamond Program

钻石计划上线，服务流程持续完善.

从岗位筛选、简历投递、内推沟通到面试辅导，钻石计划把主要环节串成一套持续推进的服务流程。

2025^—2026

Now · Multi-Agent

三个 Agent 同时在线，求职进入自动驾驶.

我们不再只做一个 Agent——整个求职链路被拆给一支 AI 团队，全天 24h 不打烊地替你跑：

Job Sourcing Agent 按方向、签证、地点自动扫描全网岗位，把"今天投什么"变成可执行清单。
Referral Agent LinkedIn 自动找 Team & Auto Chat + Email 并行触达 Professional，24h 替你跑内推。
Interview Agent 面试复盘 + Mock Interview，每一场真实面试都被回收、拆解，变成下一场的弹药。

想加入我们的
下一届学员？Let's talk.

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— Privacy Policy

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更新日期 · 2024 年 5 月 1 日

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我们可能会收集和处理以下信息：

你向我们提供的信息，如在注册或求职辅导服务中提供的信息（例如：姓名、电子邮件地址、电话号码、邮寄地址、职业背景与教育信息）。
我们自动收集的技术信息，包括 IP 地址、浏览器类型、访问时间等。
通过 cookies 与其他追踪技术收集的信息。

信息使用

我们可能会将收集到的信息用于以下目的：

提供、改进与个性化我们的服务；
管理你的帐户并处理付款；
与你沟通，例如回应你的查询；
遵守法律要求与防止非法活动。

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获得你的明确同意后；
法律要求，或为了保护我们的合法权利与财产。

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政策更改

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第三方链接

我们的网站可能包含指向其他网站的链接。请注意，我们对这些网站的内容或隐私政策不承担任何责任。我们建议你阅读这些网站各自的隐私政策。

你的权利

根据适用的法律，你可能有权访问、更正、删除你的个人信息，以及限制或反对我们使用你的信息。如果你希望行使这些权利，或者对你的信息如何被我们处理有任何问题，请与我们联系。

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电子邮箱：info@rexpandco.com

用户服务协议 → 导师服务协议 →

— User Service Agreement

欢迎使用 Rexpand 的服务。

更新日期 · 2024 年 5 月 1 日

以下用户服务协议（"本协议"）规定了你与 Rexpand（"我们"、"我们的"或"Rexpand"）之间的法律关系。在使用我们的服务之前，请仔细阅读本协议。如果你使用我们的服务，即表示你接受本协议的条款。

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用户理解并同意，为了提供更好的服务，我们可能会收集与使用用户的个人信息，并可能与第三方合作伙伴共享。我们将采取合理的措施保护用户个人信息安全。

协议的变更与适用法律

我们有权随时修改本协议的内容，并在官网公布更新后的协议。用户应定期查看协议的变更情况。对于协议的重大变更，我们将通过适当的方式通知用户。

本协议的解释、有效性、执行与争议解决均适用于适用法律。如发生本协议条款与适用法律相抵触的情况，以适用法律为准。

请注意，本用户服务协议仅为展示目的，不构成用户与 Rexpand 之间的合同。如你决定使用我们的服务，请遵守实际签署的具有法律约束力的协议。

如果你对本协议或我们的服务有任何疑问或意见，请联系我们的客户服务团队：info@rexpandco.com。感谢你选择 Rexpand 提供的求职辅导服务。

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— Mentor Service Agreement

欢迎你成为 Rexpand 的导师。

更新日期 · 2024 年 5 月 1 日

以下是我们的导师服务协议（"本协议"），请仔细阅读并确认你同意受其约束。

导师服务描述

Rexpand 是一家提供求职辅导服务的机构，为学员提供职业咨询、职业生涯规划、简历修改、面试指导、Networking 技能与背景项目提升等服务。导师的角色是为学员提供个人指导与辅导，分享求职经验、提供专业建议，并帮助学员提升求职能力。

导师资格

导师应具备相关的职业经验与专业知识，并能够有效地传授和指导学员。导师应具备良好的沟通能力、耐心与责任心，并以学员的利益为优先考虑。

导师责任

导师应尽最大努力为学员提供专业、准确与有用的求职建议和指导。

导师应根据学员的需求与情况，制定个性化的学习计划和目标，并帮助学员实现这些目标。

导师应保护学员的隐私与个人信息的机密性，不得将学员的信息披露给任何第三方，除非获得学员的明确授权或根据法律要求。

导师报酬

导师服务的报酬将根据双方协商达成的协议确定。导师应按照约定的报酬方式和时间收取报酬，并及时向公司提供相关的支付信息。

知识产权

导师在提供服务过程中创作的任何文字、图像、视频或其他形式的作品均属于导师的知识产权。导师保留其作品的所有权利。

导师同意授予公司免费、全球范围内的非独家许可，以便公司在推广和宣传服务的目的下使用、复制、传播、展示与修改导师的作品。

服务终止与违约

双方均有权根据合理的事先通知终止本协议。在终止协议后，导师不再享有提供导师服务的权利，且不得以任何方式冒用公司的名义提供类似的服务。

如导师违反本协议的任何规定，包括但不限于泄露学员信息、提供虚假信息或故意误导学员等行为，公司有权立即终止本协议，并保留追究导师责任的权利。

保密条款

导师应对在提供导师服务过程中接触到的学员信息与公司机密保密，不得向任何第三方透露或使用该信息，除非获得学员或公司的明确授权或法律要求。

导师应采取合理的措施保护学员信息的安全性，防止未经授权的访问、使用或泄露。

协议的变更与适用法律

公司有权随时修改本协议的内容，并在官网上公布更新后的协议。导师应定期查阅协议的变更情况。对于协议的重大变更，公司将通过适当的方式通知导师。

本协议的解释、有效性、执行与争议解决均适用于适用法律。如发生本协议条款与适用法律相抵触的情况，以适用法律为准。

请注意，本导师服务协议仅为展示目的，不构成导师与 Rexpand 之间的合同。如你决定成为我们的导师，请遵守实际签署的具有法律约束力的协议。

如果你对本协议或我们的服务有任何疑问或意见，请联系我们的客户服务团队：info@rexpandco.com。

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