招生篇

优斯：项目招生规模大概是多少人？其中中国学生比例是多少？（录取的中国学生群体有什么特点吗？ 比如海本 985 这样？）

学长：应该是两百人出头，陆本和海本大概一半一半，美本多在加州，陆本很多是985，中外合办,也有双非学校的学生。因为项目人太多了，有的课程多的一百多人，上课体验不算太好。如果跟陆本同学结组完成小组作业，因为他们很多没有项目合作经历，有的英语不好，做起来会比较费劲。

优斯：有没有什么申请建议给下一届将要申请的学弟学妹们

学长：最重要一点是想清楚自己的目标，是回国还是留美。回国的话，在哥大读书是个不错的体验，大城市，title也够用。不确定回国的话，不推荐哥大的运筹（OR）专业。因为项目时长是一年半，找工作时间短，课程深度不够，工院的career services提供的帮助也比较有限，资源主要集中倾斜给了FE(金融工程)，其它专业给的不太多。哥大自己的招聘平台上提供大部分的岗位也是给金工的。很多advisor也是在quant领域工作，所以给金工的支持会比较多，给不了OR的学生太多建议，只能提供一些非常基础，没有技术含量的常规建议。我去过四五次career service，我感兴趣的岗位是DS(Data Scientist)，DA(Data Analyst)，询问是否有相关信息可以帮助我有针对性的投递，但career office的回复居然是不知道，这一点来说是不太合理的。综上所述，工院不会对FE之外其它专业的学生找工作提供特别多的帮助，找工作主要还是要靠自己。

优斯：今年的招生规模有没有缩减？录取竞争是不是更加激烈了？

学长：不是很清楚，但整体感官上来说区别不大，绝大部分都有coding经历，R, Python, SQL，只有一两个是学数学的。

优斯：以你的了解，这个项目在招生时非常看重学生的哪些素质和特点？有什么技能或课程基础、经历是可以加分的吗？

学长：数学好是非常重要的前提，概率论，模拟，随机过程最好是本科有所涉猎，没有的话学起来会有点吃力，不少老师是lecturer，答疑时间少，考试偏难，身边同学也反馈写作业比较痛苦。另外金融相关的实习经历，PE, VC等对申请是比较加分的。

优斯：本科什么专业申请更有优势？录取学生的GPA大概是怎样的？

学长：申请者会double major或minor eco或fin+coding相关的专业。coding基础不好的话，需要更多的时间来学，Matlab，Python。录取的学生均分在3.7+，也有3.6+的，大部分3.8左右。

优斯：是否了解本项目招生的情况？以及项目的申请难度？项目特点？

学长：大部分没有科研，有些人是一级市场的实习，绝大部分是一级和二级都有，基本都有金融领域相关的实习。

项目篇

优斯：项目学习压力大不大？作业量多吗？

学长：压力完全跟选课挂钩，没选好的话会特别累，选好的话就会有时间投简历找工作。项目一共3个学期，4+4+2的课程配置，我第一个学期选了两门core+两门elective，四个都有project，撞一起了，导致我两周连续每天都在写project。看workload大不大就看project，建议每个学期2个project左右是比较合理的。我这学期就有意识调整了一下选课，能抽出时间投递简历。教授给分相对比较慷慨，可能跟难度较大有关。

一般来说一节课会有很多个不同方向的project可以选，这个是我们上个学期提供的所有project，一般一个组3-5个人。

优斯：你的课程设置在专业度方面有什么特点？选课的自由度如何？

学长：工院的DS，CS，和CBS商学院的一些core选不了，cs的Machine Learning（ML）更像面试辅导，但我们OR的ML不是这种设置，今年新规我们有自己的ML，就不能选cs的ML，CBS更偏一级市场，也有一些课可以上。其他工院的课程都可以选。虽然课程有点难度，好好学最后也能拿到比较好的成绩，但需要花很多时间学习数学证明，不是水一水就能拿A的。具体的选课建议：不建议四门core两个学期上完、建议挑两节简单的课第一学期上，第二学期上…三个学期上完core。要想知道workload最好直接问学长学姐。

优斯：就读这个项目的体验如何？有什么非常满意的点？有没有不满意的地方？

学长：留美体验不是很好，回国的话就还OK。活动挺多的，每周都有校友来讲课，可以了解市场，长长见识。目前找到summer intern的没到10%。MSFE 找到的比较多，去年10月份摩根士丹利来宣讲，哥大筛选一部分参与线下活动，需要传简历，能争取到线下参与机会的OR学生都是基本上是之前有过quant或者risk相关经历的。大部分的机会依然是给到了FE的学生。申请不到FE的话，OR也是一个比较好的选择，选课有很多重合的，想做金融市场的，也可以选Machine Learning和Deep Learning，也是偏向金融市场的课程。

优斯：有什么建议要给将去就读的学生吗？比如有什么坑可以避免的，或者有什么准备可以提前做好的？

学长：一定要明确目标，不要在留美和回国之间动摇，我自己就反复横跳，就导致可能两边都不会有太好的结果。留美的话要明确时间线，目前市场还不是很好，投了两三百份简历，只收到2，3个面试，面试之后也没消息了。建议考虑小厂或者startup，机会会更多一点。大厂也基本是外包公司这种。上大厂基本不太可能。选校申请的时候，可以不那么考虑排名，学校当地如果资源比较丰富的话也可以考虑。研究生gpa没那么重要，3.5就行，大部分时间花在找工作上，市场不好，不会看gpa，重点是可以随时到岗。

优斯：入学的学生大概有多少是有工作经验的？平均的工作经验是多久？

学长：绝大部分是应届生，我认识的只有3个人有工作经验。

就业篇

优斯：这个专业毕业生留美就业的可能性大吗？留美和回国的比例大概是多少？

学长：今年的话，留美的概率不是特别大，已经做好了毕业之后再找两三个月工作才能上岸的准备。很多学生都会回国。去年没找到工作也就都回国了。

优斯：大家一般通过什么途径找工作？（毕业生去哪个城市就业的最多?）都去了哪些公司就业？

学长：留在NYC的偏多，不太有人专门搬到加州去。一般是Indeed和LinkedIn，大家基本不用哥大自己的招聘网站，跟其它的招聘网站重复性很高。有两个插件比较好用，Simplify和union hunter xyz，可以缩短投递时间。

优斯：在就业方面，学校提供的帮助多么？

学长：Quant 和Risk方面学校提供的帮助比较多，其他专业来说不是很给力。

优斯：毕业生的起薪大概是多少？

学长：绝大部分卡在8万刀这个level，很少有10万以上的。建议未来的学生们可以试试Management Science and Engineering (MS&E)，这个项目是工院和CBS合办的，相比OR，Core courses 学起来简单很多，有6个分支，也可以选data， consulting，ds相关的课程。career services资源也要稍好一些，上岸比例比较高一些。

优斯：有没有其它想分享的内容？

学长：哥大一些教授掌握的资源是比较丰富的，研一capstone做公司给的项目，老师有规模很大的hedge fund，如果能搞好关系，说不定可以推荐实习机会或者辅导面试，但这种老师也不是很多。市场环境不好的情况下，教授计划为学生申请un-paid的实习机会，但是学校没批。

项目normal length 是1.5年，也可以选择一年读完（5+5）. 如果想要延长项目时间,需要在第一个学期的时候申请GAP一个学期， 2年毕业。第二个学期就申请不了了。

关于想就读PhD的情况。4门core要全A,找工院或者CBS的教授去做research，PHD很难，研究方向偏学界，主要就是随机过程和布朗运动两个方向，想搞金融量化的话一般是去读CBS的finance博士。

总体来说，OR这个专业比较万金油，什么都学一点，又什么都学不精，适合那种对自己的职业发展还没有明确定位的学生申请，因为可以各种方面的课都上一上，industry-level的project都做一做，感受一下。

另外我们有非常多project-based的课程，无论是quant还是ds都满足，但这种课老师不会讲很多甚至不上课，直接结组做。如果有那种理论基础学的很扎实，缺乏practical experience的人感觉上是一个不错的选择。

Mentor跟项目走，看你选什么项目，选好了之后是不能改项目的，而且每个学期项目都会变，past experience不太能适用。如果轮到特别好的mentor应该体验不错，如果队友比较上心说不定可以获得另一种思路，但这个不确定性有点大。

如果有想转码的同学，要慎重考虑。因为现在sde（software development engineer）的日子也不好过，绝大部分工作机会还是在加州，纽约这边的需求不是很大，而且有nyu/columbia这两个科班cs项目，我们没有任何优势，选课上也会有一些限制。

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