活动回顾 | 科研实习&行业分享会

一、科研实习

本次宣讲会针对理工类的学生分享了科研实习的重要性，如何寻找科研实习，不同专业怎么实习，要做什么准备和其他注意事项，也讲述了如何在申请材料中体现科研实习的经历。

简而言之，讲者期望理工学生需要以科研为主，实习为辅，需要2~3段科研或实习经历。

以下是第一位讲座嘉宾刘景瑞女士（资深研究生申请顾问，熟悉美国大学申请流程及各学校特色，帮助90%的学生拿到美国Top50 的录取）对理工学子们的建议。

01. 为什么科研实习很重要？

从学生角度出发，可以让你从高分学生中脱颖而出，更受名校青睐。同时，参加科研发表论文也证明了申请人是适合研究下学习，或是掌握研究型学习所需要的技能。这不仅能为你的人生经历添砖加瓦，也能让你在入学后更快地投入研究型学习中去，缩短适应时间。需要注意的是，根据申请项目和年龄段的不同，学生选择发表论文的期刊也会不同。比如，SCI更适用于准备申请博士项目且时间充裕的学生，而EI则适用于时间较为紧凑的本科生。

02. 如何寻找实习科研？

比较普遍的方式是利用企业春招秋招和Career Center（就业中心）。学长学姐的内推，跟着校内导师做课题或是海内外教授或研究所套磁也不失为一种途径。但总结起来，就是准备科研实习要趁早。

03. 不同专业怎么准备科研实习？

以JP摩根和高盛这些顶级实习为例，大多适用于金工、金数研究生的申请。当然，以一个毫无经验的大一学生的身份申请这些实习可谓希望渺茫，在这之前还有很多准备工作要做。大一要先做一些基础类别的实习（如四大、中信和花旗），积累一定经验后可在大二大三申请JP 摩根与高盛的实习机会。实习期间会有导师带课题，以分析行业趋势，改进客户体验为主要任务。

学生在大学期间要好好利用时间，因为科研实习科研弥补学生在GPA上的不足。要注意的是，在科研实习期，导师和实习单位都尽量选择业界认可度较高的。职场新人可以从比较小的公司入手或是边缘岗位入手，要注意的是，在科研期实习期，导师和实习单位都尽量选择业界认可度较高的。职场新人可以从比较小的公司入手或是边缘岗位入手，但是实习或是科研之间要有梯度，并且争取展现成果（如发表论文）。

04. 应该如何准备科研实习？

· 基础技能: 你需要有较高的语言能力和gpa，专业知识扎实（如果学校没有开对应课程也可以通过网课学习）。

· 相关经验: 参加过与科研项目相关的竞赛或是之前的小实习、小科研都是加分项。

· 面试准备: 通过层层筛选后，面试也是很重要的一部分，除了着装要求，面试还会涉及你的简历与作品。

05. 如何在文书中体现科研实习经历？

在简历中，科研实习和获奖经历将占较大比重，学生也可以从实习单位或者科研导师处要到推荐信。同时，科研实习正是可以写在个人陈述中以展现你对目标专业的兴趣和为之做过的努力，使个人陈述不再空洞乏味。

二、 行业分享

毕业于中科大少年班，并获得中科大-微软亚洲研究院联合培养博士的氪信科技CEO朱明杰博士结合自身经验向大家分享当下对于人才的能力需求和优秀人才的发展路径。通过分享对业界发展的看法，让同学们进一步了解如何跨界成为金融科技界的明星。

朱博士的求学之路开始于中大物理系，机缘巧合与微软研究院来中大宣讲的负责人交谈后决定转专业到互联网相关专业，获得中科大-科大微软亚洲研究院联合培养博士，从事大规模机器学习系统研究和搜索引擎系统开发。朱博士为大家介绍了AI发展的过程：从最初的规则建立，到后来经历了计算机发展所带来的信息爆发，再到现在的cognitive system的形成。2011年深度学习的突破，降低了优化和参数调整的工作门槛，进入AI的新纪元。从前做算法的人往各个方向发展，不再拘泥于机器学习，AI的能力得以突破和跨界。2011前的AI注重于语音识别、人脸识别，而今天各行各业的信息量增加，利用大数据，AI无处不在。

朱博士还为大家介绍了AI的本质实际为一个学习过程，由感知智能开始，到达认知智能，最终作出决策（抖音、头条内容：推荐）。正如之前人人都做产品经理，当今社会人人都是AI经理。跨界做AI为何成了热门？因为当今社会，即便是做新闻行业，做出可阅读的内容已经不足够，还要将内容精准发布给正确的对象。而在金融场景中，AI的应用则更为广泛。金融行业的生产力就是数据和信息，机器学习的人才非常缺失。

AI运用在金融IT，互联网金融和金融科技等方面。在金融IT方面，金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务电子化，从而提高金融行业的业务效率。在互联网金融方面的具体表现有互联网基金销售、p2p网络借贷等，通过互联网或移动端渠道汇集用户。金融科技则是通过大数据、区块链等新IT技术，大幅提升传统金融的效率，具体表现在大数据风控、智能投资和数据货币等。

除了对行业的详细介绍，朱博士也分享了他个人的经历，他抓住了金融行业急需数据处理却缺乏人才的机遇，从而打入金融市场，将AI运用在金融场景中，这也是朱博士成功的秘诀：不要只是跟着时代走，而是要走在时代的前端。